云原生大数据计算服务 MaxCompute：PyODPS使用第三方包

使用三方包前，请确保您生成的包已被上传至MaxCompute Archive资源。上传方式如下：

• 使用代码上传资源。您需要将packages.tar.gz替换成目标包所在的路径和文件名：

  import os
  from odps import ODPS
  
  # 确保 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 环境变量设置为用户 Access Key ID，
  # ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 环境变量设置为用户 Access Key Secret，
  # 不建议直接使用 Access Key ID / Access Key Secret 字符串
  o = ODPS(
      os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),
      os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),
      project='<your-default-project>',
      endpoint='<your-end-point>',
  )
  o.create_resource("test_packed.tar.gz", "archive", fileobj=open("packages.tar.gz", "rb"))

• 使用DataWorks上传资源。具体操作请参见步骤一：创建或上传资源。

您需要对UDF进行修改以使用上传的三方包。具体如下：

1. 在UDF类的_init_方法中添加对三方包的引用。

2. 在UDF代码（例如evaluate或process方法）中调用三方包。

下面以实现scipy中的psi函数为例，为您介绍如何在Python UDF中使用三方包。

1. 使用以下命令打包scipy。

   pyodps-pack -o scipy-bundle.tar.gz scipy

2. 编写以下代码，并将其保存为test_psi_udf.py。

   import sys
   from odps.udf import annotate
   
   @annotate("double->double")
   class MyPsi(object):
       def __init__(self):
           # 将路径增加到引用路径
           sys.path.insert(0, "work/scipy-bundle.tar.gz/packages")
   
       def evaluate(self, arg0):
           # 将 import 语句保持在 evaluate 函数内部
           from scipy.special import psi
   
           return float(psi(arg0))

   代码解释：__init__函数中将work/scipy-bundle.tar.gz/packages添加至sys.path，因为MaxCompute会将所有UDF引用的Archive资源以资源名称为目录解压至work目录下，而packages则是pyodps-pack生成包的子目录。而将对scipy的import放在evaluate函数体内部的原因是三方包仅在执行时可用，当UDF在MaxCompute服务端被解析时，解析环境不包含三方包，函数体外的三方包import会导致报错。

3. 将test_psi_udf.py上传为MaxCompute Python资源，并将scipy-bundle.tar.gz上传为Archive资源。

4. 创建UDF名为test_psi_udf，引用上述两个资源文件，并指定类名为test_psi_udf.MyPsi。

   步骤3~4中，可以使用PyODPS或者MaxCompute客户端的方式执行。

   • 使用PyODPS执行方法：

     import os
     from odps import ODPS
     
     # 确保 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 环境变量设置为用户 Access Key ID，
     # ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 环境变量设置为用户 Access Key Secret，
     # 不建议直接使用 Access Key ID / Access Key Secret 字符串
     o = ODPS(
         os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),
         os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),
         project='<your-default-project>',
         endpoint='<your-end-point>',
     )
     
     bundle_res = o.create_resource(
         "scipy-bundle.tar.gz", "archive", fileobj=open("scipy-bundle.tar.gz", "rb")
     )
     udf_res = o.create_resource(
         "test_psi_udf.py", "py", fileobj=open("test_psi_udf.py", "rb")
     )
     o.create_function(
         "test_psi_udf", class_type="test_psi_udf.MyPsi", resources=[bundle_res, udf_res]
     )

   • 使用MaxCompute客户端执行方法：

     add archive scipy-bundle.tar.gz;
     add py test_psi_udf.py;
     create function test_psi_udf as test_psi_udf.MyPsi using test_psi_udf.py,scipy-bundle.tar.gz;

5. 完成以上操作后，即可使用UDF执行SQL。

   set odps.pypy.enabled=false;
   set odps.isolation.session.enable=true;
   select test_psi_udf(sepal_length) from iris;

PyODPS DataFrame支持在execute或persist时使用libraries参数使用上面的第三方库。 下面以map方法为例，apply或map_reduce方法的过程类似。

1. 使用以下命令打包scipy。

   pyodps-pack -o scipy-bundle.tar.gz scipy

2. 假定表名为test_float_col，内容只包含一列FLOAT值：

      col1
   0  3.75
   1  2.51

   计算psi(col1)的值，代码如下：

   import os
   from odps import ODPS, options
   
   def my_psi(v):
       from scipy.special import psi
   
       return float(psi(v))
   
   # 如果 Project 开启了 Isolation，下面的选项不是必需的
   options.sql.settings = {"odps.isolation.session.enable": True}
   
   # 确保 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 环境变量设置为用户 Access Key ID，
   # ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET 环境变量设置为用户 Access Key Secret，
   # 不建议直接使用 Access Key ID / Access Key Secret 字符串
   o = ODPS(
       os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'),
       os.getenv('ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'),
       project='<your-default-project>',
       endpoint='<your-end-point>',
   )
   df = o.get_table("test_float_col").to_df()
   # 直接执行并取得结果
   df.col1.map(my_psi).execute(libraries=["scipy-bundle.tar.gz"])
   # 保存到另一张表
   df.col1.map(my_psi).persist("result_table", libraries=["scipy-bundle.tar.gz"])

3. （可选）如果希望在整个执行过程中使用相同的三方包，可以设置全局选项：

   from odps import options
   options.df.libraries = ["scipy-bundle.tar.gz"]

完成以上操作后，即可在DataFrame执行时使用相关的三方包。

部分旧项目可能采用了之前的方式使用三方包，即手动上传所有依赖的Wheel包并在代码中引用，或者使用了不支持二进制包的旧版MaxCompute环境，本节内容为该场景准备。下面以在map中使用python_dateutil为例为您介绍使用三方包的步骤。

1. 在Linux Bash中使用pip download命令，下载包及其依赖到某个路径。下载后会出现两个包，即six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl和python_dateutil-2.5.3-py2.py3-none-any.whl。

   pip download python-dateutil -d /to/path/

   说明

   您需要下载支持Linux环境的包，建议直接在Linux下调用该命令。

2. 将上述已下载的两个包分别上传至ODPS资源。

   • 方式一：通过代码上传。

     # 这里要确保资源名的后缀是正确的文件类型
     odps.create_resource('six.whl', 'file', file_obj=open('six-1.10.0-py2.py3-none-any.whl', 'rb'))
     odps.create_resource('python_dateutil.whl', 'file', file_obj=open('python_dateutil-2.5.3-py2.py3-none-any.whl', 'rb'))

   • 方式二：通过DataWorks界面上传。

     您可以参考步骤一：创建或上传资源完成目标资源的上传与提交。

3. 使用三方包。

   假定DataFrame只有一个STRING类型的字段，内容如下。

                  datestr
   0  2016-08-26 14:03:29
   1  2015-08-26 14:03:29

   • 全局配置使用到的三方库如下：

     from odps import options
     
     def get_year(t):
         from dateutil.parser import parse
         return parse(t).strftime('%Y')
     
     options.df.libraries = ['six.whl', 'python_dateutil.whl']
     df.datestr.map(get_year).execute()

        datestr
     0     2016
     1     2015

   • 通过立即运行方法的libraries参数指定：

     def get_year(t):
         from dateutil.parser import parse
         return parse(t).strftime('%Y')
     
     df.datestr.map(get_year).execute(libraries=['six.whl', 'python_dateutil.whl'])

        datestr
     0     2016
     1     2015

PyODPS默认支持执行纯Python且不含文件操作的第三方库。在较新版本的MaxCompute服务下，PyODPS也支持执行带有二进制代码或带有文件操作的Python库。这些库名必须拥有一定的后缀，可根据下表判断：

所有的Wheel包都需要以Archive格式上传，whl后缀的包需要重命名为zip后缀。同时，作业需要开启odps.isolation.session.enable选项，或者在Project级别开启Isolation。以下示例展示了如何上传并使用scipy中的特殊函数：

# 对于含有二进制代码的包，必须使用 Archive 方式上传资源，whl 后缀需要改为 zip
odps.create_resource('scipy.zip', 'archive', file_obj=open('scipy-0.19.0-cp27-cp27m-manylinux1_x86_64.whl', 'rb'))

# 如果 Project 开启了 Isolation，下面的选项不是必需的
options.sql.settings = { 'odps.isolation.session.enable': True }

def my_psi(value):
    # 建议在函数内部 import 第三方库，以防止不同操作系统下二进制包结构差异造成执行错误
    from scipy.special import psi
    return float(psi(value))

df.float_col.map(my_psi).execute(libraries=['scipy.zip'])

对于只提供源码的二进制包，可以在Linux Shell中打包成Wheel再上传，Mac和Windows中生成的Wheel包无法在MaxCompute中使用，Linux Shell中打包命令如下：

python setup.py bdist_wheel