：PyODPS DataFrame的代碼運行環境

概述

PyODPS是一個Python包而非Python Implementation，其運行環境均為未經修改的Python，因而並不會出現與正常Python解譯器不一致的行為。即您所編寫的每一條語句都與標準Python語句行為相同，例如自動變成分布式代碼等。

• 程式碼範例

  from odps import ODPS, options
  import numpy as np
  
  o = ODPS(...)
  df = o.get_table('pyodps_iris').to_df()
  
  coeffs = [0.1, 0.2, 0.4]
  
  def handle(v):
      import numpy as np
      return float(np.cosh(v)) * sum(coeffs)
  
  options.df.supersede_libraries = True
  val = df.sepal_length.map(handle).sum().execute(libraries=['numpy.zip', 'other.zip'])
  print(np.sinh(val))

• 代碼執行系統

  下圖是上述代碼執行時可能涉及的系統。代碼本身執行的系統都位於MaxCompute外部，為了方便表述，下文統稱為本地。

• 程式碼分析

  • 引用第三方包

    在本地執行的程式碼封裝括handle函數之外的部分（注意handle傳入map時僅傳入了函數本身而並未執行）。因而，這些代碼在執行時，行為與普通Python code的執行行為類似，匯入第三方包時，引用的是本地的包。上述代碼中，libraries=['numpy.zip', 'other.zip']中引用的other.zip因為並沒有在本地安裝，如果代碼中有諸如import other的語句，則會導致執行報錯。即便other.zip已被上傳至MaxCompute資源也是如此，因為本地不存在other.zip包。理論上，本地代碼如果不涉及PyODPS包，則與PyODPS無關，執行報錯時您需要自行排查。

  • handle函數

    handle函數傳入map方法時，如果使用的後端是MaxCompute後端，會經歷以下幾個階段：

    1. 會先被cloudpickle模組提取閉包和位元組碼。

    2. PyODPS DataFrame使用閉包和位元組碼產生一個Python UDF，提交至MaxCompute。

    3. 作業以SQL的形式在MaxCompute執行時，會調用已產生的Python UDF，其中的位元組碼和閉包內容會被unpickle（還原序列化），然後在MaxCompute Executor執行。

  • 總結

    • handle函數體中的代碼都不會在本地執行，而是在MaxCompute Executor中執行。

    • handle函數體中無法引用本地安裝的包，只有在MaxCompute Executor中存在的包才有效。

    • 上傳的第三方包必須能夠在MaxCompute Executor的Python版本（目前為Python 2.7，UCS2）中調用。

    • handle函數體中修改引用的外部變數（例如上述代碼中的coeffs）不會導致本地的coeffs值被修改。

    • 如果在handle函數體中引用在handle外import的包可能會報錯，因為在不同環境中，包的結構可能不同，而cloudpickle會將當地套件的引用代入MaxCompute Executor，導致報錯，因而建議import在handle函數體中進行。

    • 由於使用cloudpickle，如果在handle函數體中調用了其他檔案的代碼，該檔案所在的包必須存在於MaxCompute Executor中。如果您不想使用第三方包的形式解決該問題，請將所有引用的個人代碼放在同一個檔案中。

上述handle函數的解釋對於自訂彙總、apply和map_reduce中調用的自訂方法/Agg類均適用。如果使用的後端是Pandas後端，則所有代碼都會在本地運行，因而本地也需要安裝相關的包。但鑒於Pandas後端調試完畢後通常會轉移到MaxCompute運行，建議在本地安裝包的同時，參照MaxCompute後端的慣例進行開發。

使用第三方包

• 個人電腦/自有伺服器：在本地使用第三方包或其他檔案中的代碼時，在相應的Python版本上安裝即可。

• Notebook：在本地代碼中使用第三方包或其他檔案中的代碼請諮詢平台提供方。

• DataWorks：DataWorks不支援在本地安裝第三方包，但可以進行調用。對於其他檔案中的代碼，可以通過讀取檔案+exec命令的方式在本地進行使用。詳情請參見在PyODPS節點中調用第三方包。

  重要

  • DataStudio中的目錄結構並非檔案系統中真實存在的目錄結構，直接import或開啟DataStudio中顯示的檔案路徑會導致執行失敗。

  • 在DataWorks中上傳資源後，需要點擊提交確保資源被正確上傳到ODPS。

  • 如果需要使用自己的Numpy版本，在上傳正確的wheel包的同時，需要配置odps.df.supersede_libraries = True，同時確保您上傳的Numpy包名作為libraries的第一個參數。

引用其他MaxCompute表中的資料

• 個人電腦/自有伺服器：在本地訪問MaxCompute表，如果Endpoint可以串連，使用PyODPS/DataFrame訪問。

• Notebook/DataWorks：在本地代碼中訪問MaxCompute表，如果Endpoint可以串連，使用PyODPS/DataFrame訪問。串連Endpoint時出現問題請諮詢平台提供方。

• map/apply/map_reduce/自訂彙總：訪問其他MaxCompute表，MaxCompute Executor中通常不支援訪問Endpoint/Tunnel Endpoint，也沒有PyODPS包可用，因而不能直接使用ODPS入口對象或者PyODPS DataFrame，也不能從自訂函數外部傳入這些對象。如果表的資料量不大，建議將DataFrame作為資源傳入，詳情請參見引用資源。如果資料量較大，建議改寫為表JOIN。