在 DataWorks 中，基于 Python 自定义 UDF 函数的详细操作步骤如下：

登录 DataWorks 控制台，进入需要创建 UDF 函数的项目空间。

在项目空间中，选择“数据开发”菜单，进入数据开发页面。

在数据开发页面中，创建一个“PyODPS”类型的脚本节点，用于编写 Python UDF 函数的代码。

在 PyODPS 脚本节点中，编写 Python UDF 函数的代码。需要注意的是，函数的代码必须符合 MaxCompute UDF 函数的规范，并且需要使用 PyODPS 库提供的 API 与 MaxCompute 进行交互。

在代码编辑器中完成函数代码的编写后，点击“保存”按钮保存函数代码。

在 PyODPS 脚本节点中，使用“add_file”方法将依赖的 Python 库文件上传至 MaxCompute 中。例如，以下代码可以将“numpy”库上传至 MaxCompute 中：

scheme
Copy
import oss2
import os

访问 OSS 存储的凭证信息

auth = oss2.Auth('', '')

OSS 存储的地址和资源名称

endpoint = 'http://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com'
bucket_name = ''
object_name = 'numpy.tar.gz'

上传 numpy 库文件至 OSS 存储

os.system('pip download numpy -d . --no-binary=:all:')
os.system('tar -czvf numpy.tar.gz numpy')
bucket = oss2.Bucket(auth, endpoint, bucket_name)
bucket.put_object_from_file(object_name, 'numpy.tar.gz')

将 numpy 库文件添加至 MaxCompute 中

resources = [{
'name': 'numpy',
'type': 'archive',
'uri': 'oss://' + bucket_name + '/' + object_name
}]
odps.add_file(resources)
需要注意的是，以上代码需要替换 ''、'' 和 '' 为实际的访问凭证、OSS 存储地址等信息。

在 DataWorks 控制台中，创建一个“函数”类型的节点，用于注册 Python UDF 函数。

在DataWorks中使用Python自定义UDF函数的详细操作步骤如下：

1. 准备Python环境：确保你的开发环境中安装了Python，并且可通过命令行运行Python解释器。

2. 编写Python代码：打开文本编辑器，编写你想要实现的自定义函数的Python代码。代码中应包含函数定义和相应的逻辑实现。

3. 定义输入输出参数：根据自定义函数的需求，确定输入参数和输出参数的数据类型、名称等信息。这些参数将用于在DataWorks中进行函数的注册和使用。

4. 封装为Python包：将自定义函数的代码封装为一个Python包。建议按照规范创建一个包目录，并在其中编写__init__.py文件作为包的入口。

5. 打包Python包：使用命令行进入包的根目录，并执行命令将包打包为一个可执行的.zip文件。例如，在Linux/Mac系统上可以使用以下命令：zip -r myudf.zip ./*。

6. 登录DataWorks控制台，并进入相应的项目空间。

7. 在项目空间中，选择“开发”模块，然后点击左侧导航栏中的“函数计算”选项。

8. 在函数计算页面上方，点击“新建函数”按钮。

9. 配置函数信息：在新建函数页面，填写函数的基本信息，包括名称、描述等。

10. 选择函数类型：在新建函数页面的“函数类型”选项卡中，选择“Python”作为函数类型。

11. 上传Python包：点击“上传ZIP”按钮，并选择之前打包好的Python包文件进行上传。

12. 配置输入输出参数：在新建函数页面的“输入输出参数”选项卡中，配置自定义函数的输入和输出参数。根据之前定义的参数信息，填写参数名称、数据类型等。

13. 编写SQL脚本：回到新建函数页面，在SQL编辑器中编写调用自定义函数的SQL脚本。可以使用CREATE TEMPORARY FUNCTION语句来注册自定义函数并进行调用。

14. 提交函数：完成上述配置后，点击新建函数页面的“提交”按钮，将自定义函数提交保存。

15. 在DataWorks的任务或工作流中，可以使用之前编写的SQL脚本来调用自定义函数并进行数据处理操作。