DataWorks使用什么读出和写入函数是直接使用maxcompute的？

在阿里云DataWorks中，如果你想使用Python SDK（pyodps）迁移数据，你需要先确保你有相应的权限访问两个工作空间和表。PyODPS是阿里云MaxCompute的Python SDK，它提供了操作MaxCompute表的接口。以下是使用PyODPS迁移数据的基本步骤：

1. 安装PyODPS： 首先，确保你已经安装了pyodps库。如果没有，可以通过pip安装：

pip install pyodps

1. 连接MaxCompute： 你需要使用Odps类建立到MaxCompute的连接，提供Access ID、Access Key、项目名（工作空间）和终端节点等信息。例如：

   from odps import ODPS

   odps1 = ODPS('<access_id>', '<access_key>', '<project1>', endpoint='<endpoint1>')
   odps2 = ODPS('<access_id>', '<access_key>', '<project2>', endpoint='<endpoint2>')

1. 读取数据： 使用get_table函数获取表对象，然后使用read_instance读取数据：

   table1 = odps1.get_table('<table_name_in_project1>')
   instance1 = table1.read_instance()
   data = instance1.to_pandas()

1. 写入数据： 创建目标表（如果不存在）并写入数据：

   # 如果目标表不存在，可以创建
   table2 = odps2.create_table('<table_name_in_project2>', like=table1)
   instance2 = table2.write_instance(data, mode='overwrite')
   instance2.run()
   instance2.wait_for_success()

1. 参考资料：

   • PyODPS官方文档：提供了详细的API参考和使用指南。
   • MaxCompute Python SDK使用示例：包含了各种操作的示例代码。

请注意，实际使用时，你需要替换上述代码中的占位符（<...>）为实际的Access ID、Access Key、项目名、表名和终端节点。确保你有权限访问这两个项目和表，并且迁移数据时要考虑到数据量大小，因为大表的迁移可能需要较长时间。如果数据量特别大，你可能需要考虑分批处理或使用DataWorks的数据同步功能。