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请教一下,maxcompute 的pyodps3 如何引用python第三方包 感谢大佬

请教一下,maxcompute 的pyodps3 如何引用python第三方包 感谢大佬

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游客3oewgrzrf6o5c 2022-07-19 16:14:32 943 0
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  • 在阿里云MaxCompute的PyODPS3中,可以通过以下步骤引用Python第三方包:

    1. 在PyODPS3中使用pip安装需要的Python第三方包。例如,如果您需要使用numpy包,可以在PyODPS3中执行以下命令进行安装:

      !pip install numpy
      
    2. 在PyODPS3中使用import语句引用已安装的Python第三方包。例如,如果您已经安装了numpy包,可以在PyODPS3中执行以下命令引用该包:

      import numpy as np
      

    在PyODPS3中引用Python第三方包时,需要确保该包已经在PyODPS3环境中正确安装,并且版本与您本地环境中的版本一致。否则可能会出现兼容性问题或者其他错误。

    2023-05-31 14:02:24
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  • 在MaxCompute中使用PyODPS3引用Python第三方包的方法如下:

    1. 将Python第三方包打包为zip文件

      在本地安装需要使用的Python第三方包,然后将其打包为zip压缩包,例如我们将numpy和pandas打成一个包,命名为mylibs.zip

    2. 将zip文件上传到MaxCompute

      将打包好的zip文件上传到MaxCompute的资源目录中,例如我们存到项目的resource目录下。

    3. 在PyODPS3中引用Python第三方包

      在PyODPS3中引用Python第三方包,需要通过资源文件夹进行引用。在运行前通过add_resource_file方法将资源文件加载到执行环境中。

      import odps
      from odps import options, constants
      options.graph_output = os.path.expanduser("~/graph_output")
      
      # 设置MaxCompute连接信息
      options.verbose = True
      options.retry_times = 3
      odps_user = '<用户名>'
      odps_pwd = '<密码>'
      odps_project = '<项目名>'
      odps_endpoint = '<endpoiont>'
      odps.setDefaultEndpoint(odps_endpoint)
      odps.setDefaultProject(odps_project)
      odps_conn = odps.login(user=odps_user, password=odps_pwd)
      
      # 添加本地Python包到执行环境
      odps_conn.add_resource_file('mylibs.zip', '/projectname/resource/mylibs.zip')
      
      # 在PyODPS3中引用Python第三方包
      from mylibs import numpy as np
      from mylibs import pandas as pd
      

      可以看到,在代码中通过 add_resource_file 方法将 mylibs.zip 加载到执行环境中,并在PyODPS3中直接引入Python包。

    需要注意的是,打包好的zip文件中需要包含需要的Python模块以及模块所依赖的其他模块(包括C扩展模块等)。在打包时注意对模块及其依赖项的完整性和兼容性进行检查,以免在MaxCompute中运行出现问题。

    2023-05-27 12:29:03
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  • 公众号:网络技术联盟站,InfoQ签约作者,阿里云社区签约作者,华为云 云享专家,BOSS直聘 创作王者,腾讯课堂创作领航员,博客+论坛:https://www.wljslmz.cn,工程师导航:https://www.wljslmz.com

    阿里云MaxCompute的PyODPS3支持引用Python第三方包。下面是引用第三方包的方法:

    1. 安装Python第三方包:在ODPS Studio中,可以使用“!pip install 包名”命令来安装Python第三方包,例如:

      !pip install pandas
      
    2. 在PyODPS3脚本中引入第三方包:在PyODPS3脚本中,可以使用“import 包名”命令来引入第三方包,例如:

      from pandas import DataFrame
      

    PyODPS3是基于Python 3.x开发的,因此需要安装和引用相应版本的第三方包。另外,由于PyODPS3的计算节点是在云端运行的,因此在引用第三方包时需要确保相应的包已经安装在云端节点中。如果需要使用Python第三方包,建议事先在ODPS Studio中进行测试,确保脚本的正常运行。

    2023-05-26 16:51:43
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  • 从事java行业9年至今,热爱技术,热爱以博文记录日常工作,csdn博主,座右铭是:让技术不再枯燥,让每一位技术人爱上技术

    MaxCompute支持您在Python UDF中引用第三方包,例如Numpy包、需要编译的第三方包或依赖动态链接库的第三方包。详细的操作步骤可以参考文档:Python UDF使用第三方包

    2023-05-26 15:45:16
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  • 在MaxCompute的PyOdps3中引用Python第三方包,可以通过以下两种方式实现: 1. 使用PyODPS的Python Library功能 可以使用PyODPS的Python Library功能,将Python第三方包上传到MaxCompute项目中,然后在PyODPS中引用。具体步骤如下: (1)在MaxCompute项目中创建一个文件夹,用于存放Python第三方包。 (2)将需要使用的Python第三方包上传到该文件夹中。 (3)在PyODPS的代码中使用from odps import setup,然后调用setup函数将Python第三方包上传到MaxCompute项目中。 (4)在PyODPS的代码中使用import语句导入需要使用的Python第三方包。 示例代码如下:

    from odps import ODPS
    from odps import setup
    # 设置MaxCompute账号信息
    access_id = 'your_access_id'
    access_key = 'your_access_key'
    project_name = 'your_project_name'
    end_point = 'your_end_point'
    # 初始化MaxCompute对象
    odps = ODPS(access_id=access_id, secret_access_key=access_key, project=project_name, endpoint=end_point)
    # 设置Python第三方包所在路径
    package_path = 'your_package_path'
    # 上传Python第三方包
    setup(odps=odps, packages=[package_path])
    # 导入需要使用的Python第三方包
    import your_package
    
    1. 使用Python虚拟环境 可以在MaxCompute的PyODPS3中创建Python虚拟环境,并在虚拟环境中安装第三方包,然后在PyODPS中引用。具体步骤如下:

    (1)在MaxCompute项目中创建一个文件夹,用于存放Python虚拟环境。 (2)在该文件夹中创建Python虚拟环境。 (3)在虚拟环境中安装需要使用的Python第三方包。 (4)在PyODPS的代码中使用activate函数激活Python虚拟环境。 (5)在PyODPS的代码中使用import语句导入需要使用的Python第三方包。 示例代码如下:

    from odps import ODPS
    # 设置MaxCompute账号信息
    access_id = 'your_access_id'
    access_key = 'your_access_key'
    project_name = 'your_project_name'
    end_point = 'your_end_point'
    # 初始化MaxCompute对象
    odps = ODPS(access_id=access_id, secret_access_key=access_key, project=project_name, endpoint=end_point)
    # 设置Python虚拟环境所在路径
    env_path = 'your_env_path'
    # 激活Python虚拟环境
    odps.execute_sql('SET odps.python.virtualenv={}'.format(env_path))
    # 导入需要使用的Python第三方包
    import your_package
    

    总之,在MaxCompute的PyOdps3中引用Python第三方包,可以使用PyODPS的Python Library功能或者Python虚拟环境,具体方法根据实际情况选择。

    2023-05-19 08:31:11
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  • 天下风云出我辈,一入江湖岁月催,皇图霸业谈笑中,不胜人生一场醉。

    在使用PyODPS3(MaxCompute Python SDK)时,可以很方便地引用Python第三方包。主要有以下两种方式: 1. 直接安装第三方包 如果您的PyODPS3环境中已经安装了pip,可以直接使用pip命令安装任意第三方Python包。例如安装numpy: bash pip install numpy 安装成功后,可以在PyODPS3代码中直接import并使用: python import numpy as np

    使用numpy

    arr = np.array([1, 2, 3]) 2. 在requirements.txt中声明依赖 如果需要在多个环境中使用相同的第三方包,推荐在requirements.txt文件中声明相关依赖,然后在各环境中运行: bash pip install -r requirements.txt 这样可以批量安装requirements.txt中声明的所有第三方依赖包。 举例,在requirements.txt中声明numpy依赖: numpy==1.20.1 然后运行pip install -r requirements.txt安装,之后即可在PyODPS3中import和使用numpy。

    2023-05-18 17:07:00
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  • 在MaxCompute中使用pyodps3引用Python第三方库的方法如下:

    打开MaxCompute Studio或MaxCompute客户端,登录您的ODPS账号。

    在脚本中添加以下代码,安装需要引用的第三方库:

    python

    例如,如果要安装pandas库,可以使用以下代码:

    python

    在代码中使用引用的第三方库,例如: python

    
    df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': ['A', 'B', 'C']})
    
    # 使用pyodps3将数据写入MaxCompute表
    table = odps.get_table('table_name')
    table.create_partition('partition_name', 'ds=20220101')
    with table.open_writer('ds=20220101') as writer:
        writer.write(df)
    

    使用!pip install命令安装的第三方库只会在当前会话中生效,在新的会话中需要重新安装。如果要在每个会话中都使用相同的第三方库,可以在每个脚本中都添加!pip install命令进行安装。

    另外,需要注意的是,pyodps3只能在MaxCompute环境中使用。如果需要在本地开发环境中使用Python第三方库,可以使用普通的Python环境,并将处理结果导入MaxCompute表中。

    2023-05-18 11:12:50
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  • 在MaxCompute的Python脚本中使用第三方包,可以通过在脚本中使用add_file()和add_archive()方法来引用和上传第三方包。

    下面是使用pyodps3引用第三方包的示例代码:

    from odps import options, ODPS
    
    # 设置MaxCompute连接信息
    options.verbose = True
    options.debug = True
    options.retry_times = 3
    options.connect_timeout = 10
    options.read_timeout = 120
    
    # 创建MaxCompute连接
    odps = ODPS('<your_project>', '<your_access_id>', '<your_access_key>', '<your_endpoint>')
    
    # 引用并上传第三方包
    odps.add_file('<local_path>/your_package.tar.gz')  # 单个文件
    odps.add_archive('<local_path>/your_package.tar.gz')  # 压缩包
    
    # 在脚本中引用第三方包
    import your_package
    
    # 其他代码...
    
    
    2023-05-17 15:24:47
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  • 值得去的地方都没有捷径

    在MaxCompute中使用pyodps3时,可以使用以下方法引用Python第三方包:

    将第三方包打包成zip文件,并上传到MaxCompute项目中。

    在代码中引用zip文件中的模块,例如:

    from odps import ODPS import zipfile with zipfile.ZipFile('third_party.zip', 'r') as z: z.extractall() from third_party import module_name python 其中,'third_party.zip’是你上传到MaxCompute项目中的zip文件名,'module_name’是你要引用的模块名。

    在代码中使用sys.path.append()方法添加zip文件所在路径,例如: import sys sys.path.append('/path/to/zipfile') from module_name import function_name python 其中,'/path/to/zipfile’是你上传到MaxCompute项目中的zip文件所在路径,'function_name’是你要引用的函数名。

    需要注意的是,使用第三方包可能会增加作业的运行时间和资源消耗,因此建议仅在必要时使用。

    2023-05-17 13:12:51
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  • 面对过去,不要迷离;面对未来,不必彷徨;活在今天,你只要把自己完全展示给别人看。

    在使用MaxCompute Python SDK(pyodps3)时,可以使用Python的pip包管理工具来安装和引用第三方Python包。以下是一些基本步骤:

    1. 安装pip:在Python环境中,可以使用以下命令安装pip(如果尚未安装):
    curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python
    
    1. 安装需要的第三方包:通过pip命令可以在MaxCompute计算节点上安装第三方包。例如,通过以下命令安装pandas包:
    python -m pip install pandas
    
    1. 在Python脚本中引用第三方包:在编写Python脚本时,可以使用import语句引用已安装的第三方包。例如,可以在脚本中添加以下代码来引用pandas包:
    import pandas as pd
    

    需要注意的是,在使用第三方包时,需要考虑到Python环境版本、依赖关系等因素。同时,也需要遵循阿里云MaxCompute相关的规范和要求,以确保代码的稳定性和可靠性。

    此外,还需要注意不同版本的MaxCompute Python SDK可能存在差异,具体使用方法也可能有所不同。建议参考官方文档,并根据实际情况进行调整。

    2023-05-16 21:57:21
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  • 云端行者觅知音, 技术前沿我独行。 前言探索无边界, 阿里风光引我情。

    在阿里云MaxCompute中,您可以使用pyodps3来编写Python脚本,并且可以引用Python第三方包。pyodps3是MaxCompute提供的Python SDK,它可以让您在MaxCompute中使用Python编写MapReduce、SQL等任务。

    要引用Python第三方包,您需要将第三方包上传到MaxCompute的资源库中,并在Python脚本中使用import语句来引用。具体的操作步骤如下:

    1、将第三方包上传到MaxCompute的资源库中。您可以使用odpscmd命令行工具或者MaxCompute Studio等工具来上传资源库。

    2、在Python脚本中使用import语句来引用第三方包。如果您在Python脚本中引用了多个第三方包,需要将它们都上传到MaxCompute的资源库中,并在脚本中使用相应的import语句来引用。

    3、如果您使用的是MaxCompute Studio等工具,可以直接在工具中安装和管理第三方包,无需手动上传到资源库中。在安装第三方包时,请确保选择与您使用的Python版本和操作系统相匹配的包。

    2023-05-16 20:36:05
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  • 在使用 PyODPS3 引用 Python 第三方包时,需要使用 PyODPS3 的 UDF 功能来实现。具体步骤如下:

    1. 在 MaxCompute 中创建一个 UDF(User Defined Function):

    CREATE FUNCTION my_func AS 'my_module.my_func' USING 'my_module==1.0.0' PY FILES 's3://bucket/my_module-1.0.0.tar.gz';

    其中,my_module.my_func 是 Python 脚本中的函数名,my_module==1.0.0 是第三方库的名称和版本号,s3://bucket/my_module-1.0.0.tar.gz 是第三方库的地址(可以是 OSS 或其他云存储服务地址)。

    1. 编写 Python 脚本,并上传到云存储服务中:

    my_module.py

    import pandas as pd

    def my_func(): df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]}) return df.head()

    1. 在 PyODPS3 中使用 UDF:

    from odps import ODPS from odps.udf import annotate from odps.udf import BaseUDTF

    @annotate('string->string', 'bigint') class MyUDTF(BaseUDTF): def process(self, input): result = my_func() for row in result.iterrows(): self.forward(row)

    其中,annotate 装饰器指定了输入和输出的数据类型,MyUDTF 继承自 BaseUDTF 并实现了 process 方法,在方法中调用 my_func 并将结果返回给 MaxCompute。

    需要注意的是,第三方包的版本必须和 UDF 中使用的版本相同,否则会出现错误。建议将第三方包打包成 tar.gz 文件,并上传到云存储服务中,在创建 UDF 时使用 PY FILES 参数来指定其地址。

    2023-05-16 17:57:54
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  • 可以按照以下步骤进行:

    1、将第三方包上传至DataWorks。

    可以将第三方包上传至DataWorks的文件系统中,或者上传至阿里云对象存储(OSS)中,然后通过DataWorks中的“数据集成”功能进行读取。

    2、安装第三方包。

    在pyodps代码中,可以使用pip命令或者其他常用Python包管理工具,在DataWorks使用Jupyter Notebook新建一个空白的代码框,运行以下命令,安装第三方包:

    !pip install -U 包名 -t 安装路径
    

    其中,“-U”表示升级安装包,“-t”表示指定安装路径,可以根据自己实际需要修改。安装完成后,可以通过以下命令查看已安装的包:

    !pip list
    

    3、在pyodps代码中引用第三方包。

    在安装第三方包后,可以在pyodps代码中使用import命令引用已安装的包。例如,如果要使用pandas包,可以在pyodps代码中添加以下代码:

    import pandas as pd
    

    更多详细内容可以参考官方文档——在PyODPS节点中调用第三方包

    2023-05-16 16:22:52
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  • 在MaxCompute中使用PyODPS3引用Python第三方包,可以通过以下几种方式实现:

    本地安装:将第三方包下载到本地,并使用pip等工具进行安装。然后在代码中通过import语句引入即可。

    上传到MaxCompute:将第三方包打成.zip或.tar.gz的压缩包,然后通过ODPS Studio或者命令行工具(odpscmd)上传至MaxCompute的资源库中。上传后,在脚本中通过add_file或add_archive方法添加资源包,再通过from xx import xx语句引用即可。

    示例代码如下:

    from odps import ODPS
    odps = ODPS(project='<project_name>', endpoint='<endpoint>', access_id='<access_id>', secret_access_key='<access_key>')
    
    # 添加资源文件
    odps.add_file('resource.py')
    # 或者添加资源包
    odps.add_archive('resources.tar.gz')
    
    # 引用资源文件或包
    from resource import xxx
    
    

    需要注意的是,在上传资源包时,需要先将该包内所有的依赖包也打包进去。另外,资源包大小不能超过100MB,且文件名只能包含英文字母、数字和下划线。

    总之,在MaxCompute中使用PyODPS3引用Python第三方包,需要按照上述步骤进行操作。建议根据具体情况选择合适的方式,并参考相关文档进行操作。

    2023-05-16 15:31:14
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  • 月移花影,暗香浮动

    在MaxCompute中使用pyodps3引用Python第三方包,可以通过以下步骤:

    1.打包Python第三方包

    将需要使用的Python第三方包打包成zip文件,例如将pandas包打包成pandas.zip文件。

    2.在MaxCompute中创建Python资源

    在MaxCompute项目中上传pandas.zip文件,通过UDF命令创建一个Python资源:

    add py pandas.zip
    

    3.在PyODPS3中使用Python第三方包

    使用PyODPS3连接到MaxCompute项目,并使用命令create_dataframe_sql执行SQL语句,同时将Python第三方包路径添加到环境变量中:

    import os
    from odps import ODPS
    from odps.df import DataFrame
    
    # 设置Python第三方包路径
    os.environ['PYTHONPATH'] = '/path/to/pandas.zip'
    
    # 连接MaxCompute项目
    odps = ODPS(access_id='your_access_id', secret_access_key='your_access_key', project='your_project')
    sql = 'SELECT * FROM your_table'
    
    # 使用create_dataframe_sql方法执行SQL语句,并将结果返回到dataframe中
    dataframe = DataFrame(odps.create_dataframe_sql(sql))
    

    在这个例子中,我们将pandas.zip文件添加到PYTHONPATH环境变量中,然后使用create_dataframe_sql方法执行SQL语句,将结果返回到dataframe中。

    2023-05-16 14:56:42
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  • 十分耕耘,一定会有一分收获!

    楼主你好,在使用PyODPS 3时,可以使用pip命令安装第三方Python包。例如,如果要在PyODPS 3中使用Pandas,可以通过以下命令安装:

    !pip install pandas
    

    然后,在使用PyODPS 3编写脚本时,可以直接引用Pandas库。例如:

    from odps import ODPS
    import pandas as pd
    
    o = ODPS('access_id', 'access_key', 'project_name', endpoint='your_endpoint')
    
    # 使用Pandas读取MaxCompute表数据
    df = o.execute_sql('select * from my_table').to_pandas()
    

    注意需要使用 to_pandas() 将查询结果转换为 Pandas 数据帧。

    2023-05-16 09:31:58
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  • 热爱开发

    要在PyODPS3中使用Python第三方包,可以使用以下两种方法:

    使用PyODPS3的文件上传和下载功能,在MaxCompute上上传Python第三方包,然后将其import到你的代码中。具体操作步骤如下:

    在本地安装好需要用到的Python第三方库。

    将本地的Python第三方库打包成zip文件。可以使用以下命令来打包:

    cd /path/to/package zip -r package.zip * 使用PyODPS3的文件上传功能,将zip文件上传到MaxCompute项目空间中:

    from odps import options, ODPS options.auth_mode = 'AK' options.access_id = '<your_access_id>' options.secret_access_key = '<your_secret_access_key>' options.project = '<your_project_name>' odps = ODPS.from_options()

    with open('/path/to/package.zip', 'rb') as f: odps.put_file('package.zip', f) 在你的代码中引入需要用到的Python第三方库:

    from odps.inter import setup setup('<your_package_name>', package_files=['package.zip']) import <your_package_name> 使用MaxCompute UDF来调用Python第三方库。这种方法相对比较复杂,需要自己编写UDF并发布到MaxCompute上。具体操作步骤如下:

    编写Python脚本,实现需要用到的函数。

    使用MaxCompute Python SDK将Python函数转换成MaxCompute UDF。具体可以参考MaxCompute官方文档中的说明。

    在你的代码中通过PyODPS3来调用MaxCompute UDF。

    需要注意的是,如果使用第一种方法上传Python第三方包,可能会导致依赖冲突等问题。因此建议最好还是使用MaxCompute UDF来调用Python第三方库。

    2023-05-15 17:17:44
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  • 在使用 PyODPS 时,如果需要使用第三方 Python 包,可以通过 DataWorks 中的资源引用来进行配置和上传。

    以下是操作步骤:

    1. 在 DataWorks 控制台中创建资源管理,上传第三方包的压缩文件,如.zip.tar.gz等格式。

    2. 在 PyODPS 代码中通过add_fileadd_archive方法添加已上传资源。

      from odps.inter import setup
      from odps.inter import enter, exist
      
      # 添加已上传的压缩文件
      setup('resource.zip', 'app')
      
      # 运行 PyODPS 代码
      with enter(app='your_app', project='your_project') as odps:
         if not exist('your_table_name'):
             odps.run_sql('CREATE TABLE your_table_name ...')
      

    上述代码中,setup 方法用于添加已上传的资源,add_file 方法用于添加单个文件,add_archive 方法用于添加压缩文件。在执行 PyODPS 代码时,可以通过 enter 方法进入一个 odps 对象,然后使用 exist 方法判断对应的表格是否存在。

    2023-05-15 17:00:19
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  • 存在即是合理

    在MaxCompute的PyODPS3中引用Python第三方包,可以按照以下步骤进行:

    1. 安装需要引用的第三方包。可以使用pip命令进行安装,例如:
    pip install numpy
    
    1. 在代码中引用需要使用的第三方包。可以直接使用import语句导入模块,例如:
    import numpy as np
    
    1. 将代码保存为.py文件并上传到MaxCompute集群中。可以使用ODPS SDK提供的API将代码上传到MaxCompute集群中。具体操作可以参考ODPS SDK文档。

    2. 在代码中使用导入的第三方包。可以在代码中使用import语句导入模块,然后就可以使用其中定义的函数和变量了。例如:

    # 导入numpy模块
    import numpy as np
    
    # 创建一个包含随机数的一维数组
    data = np.random.rand(10)
    
    # 在控制台上打印数组数据
    print(data)
    
    2023-05-15 14:47:17
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