在MaxCompute中，您可以使用Python编写自定义函数（UDF）来实现您的业务逻辑。以下是一个简单的Python UDF示例，它接受一个字符串参数，返回字符串的长度：

import odps.udf

@odps.udf("bigint->bigint")
def string_length(s):
    return len(s)

在上述代码中，odps.udf 是MaxCompute Python UDF的Python库。 @dps.udf("bigint->bigint") 表示这是一个接受一个字符串参数并返回一个整数值的UDF。

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在MaxCompute中，使用Python自定义UDF函数时，__init__方法是在整个函数第一次被调用时执行一次，用于初始化函数的一些状态或资源。而每条数据进入时不会重新初始化。

因此，在使用Python自定义UDF函数时，如果需要进行一些初始化操作，可以在__init__方法中完成，而不需要考虑每条数据进入的情况。例如，可以在__init__方法中初始化一些常量、读取文件等。

至于初始化的次数，与分发机器的个数无关。在MaxCompute中，每个函数的初始化只会执行一次，与输入数据的数量无关，因为这些函数在多个计算节点上并行执行。因此，在使用Python自定义UDF函数时，应该在__init__方法中完成必要的初始化操作，以避免重复执行和浪费资源。 要使用Python自定义MaxCompute中的UDF函数，需要遵循以下步骤：

创建Python脚本文件，编写自定义函数代码。

将Python脚本文件上传到MaxCompute项目中的资源（Resource）中。

创建MaxCompute函数（Function），指定函数名、输入参数和输出参数等信息。

在函数定义中指定Python脚本文件的路径和自定义函数的名称。

提交MaxCompute函数定义，使其生效。

以下是一个示例：

自定义Python函数代码示例

def add(a, b): return a + b -- 创建MaxCompute函数 CREATE FUNCTION my_add AS 'my_add.py' USING 'python' INPUTS (a double, b double) OUTPUTS (c double);

-- 使用MaxCompute函数 SELECT my_add(1, 2); 其中，my_add.py 是 Python 脚本文件名，my_add 是自定义函数名称，double 是输入和输出参数的数据类型。

需要注意的是，在上传 Python 脚本文件时，需要保证 Python 版本和相关库的一致性，以免出现不兼容的情况。