在maxCompute的大数据开发套件的服务中，UDF 能不能支持python写的脚本？
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MaxCompute（原名ODPS）确实支持使用Python编写的用户自定义函数（UDF）。这种类型的UDF被称为PyODPS UDF。PyODPS是MaxCompute的一个Python SDK，它允许用户以Python语言进行数据分析和处理。
要使用Python编写MaxCompute的UDF，你需要遵循以下步骤：
安装PyODPS：首先确保你的开发环境中安装了pyodps库。可以通过pip安装：
pip install pyodps
编写Python UDF：在Python脚本中，你可以定义一个函数作为UDF。例如：
from odps.udf import annotate
@annotate('*->string')
class MyPythonUDF(object):
def __init__(self):
pass
def evaluate(self, *args):
# 在这里实现你的逻辑
return 'Processed: ' + ', '.join(str(arg) for arg in args)
这里@annotate('*->string')用于指定输入输出类型，*表示可以接受任意数量和类型的输入参数，输出为字符串类型。
注册并使用UDF：在MaxCompute SQL中，你需要先将Python UDF注册为一个资源，然后在SQL查询中调用它。这通常通过DataWorks（原Data IDE）或者MaxCompute客户端等工具完成。
请注意，虽然MaxCompute支持Python UDF，但性能上可能不如Java UDF，特别是在处理大规模数据时。因此，在选择使用哪种语言编写UDF时，需要根据具体需求、性能要求以及团队的技能组合来决定。此外，Python UDF的使用可能会受到MaxCompute服务本身对Python版本的支持限制。
