DataWorks中PyODPS3 如何执行requests.post？

在DataWorks中使用PyODPS 3节点执行requests.post操作时，需要注意以下几点和步骤：

前提条件

• 已创建PyODPS 3节点：确保您已经在DataWorks中创建了PyODPS 3节点。
• 安装第三方包：由于默认情况下，DataWorks的PyODPS节点仅支持Numpy和Pandas，因此需要通过独享调度资源组并使用运维助手安装requests库。

注意事项

• 网络环境：如果您的requests.post请求需要访问外部网络（如VPC或IDC网络中的服务），请确保使用独享调度资源组，并参考网络连通解决方案打通网络。
• 沙箱白名单：如果请求的目标接口是第三方服务（如飞书等），需要在管理中心 > 工作空间 > 安全设置中配置沙箱白名单，允许PyODPS任务访问目标接口。

操作步骤

1. 安装requests库

由于requests库不属于DataWorks预装的第三方包，您需要通过以下步骤安装： 1. 使用独享调度资源组：确保您的PyODPS节点运行在独享调度资源组上。 2. 通过运维助手安装requests： - 在DataWorks控制台中，进入运维中心 > 运维助手。 - 执行以下命令安装requests库： bash pip install requests - 确保安装成功后，requests库可以在PyODPS节点中引用。

2. 编写代码

在PyODPS 3节点中编写代码以执行requests.post请求。以下是一个示例代码：

import requests

# 定义目标URL和请求数据
url = "https://example.com/api"
payload = {
    "key1": "value1",
    "key2": "value2"
}
headers = {
    "Content-Type": "application/json"
}

# 发送POST请求
try:
    response = requests.post(url, json=payload, headers=headers, timeout=10)
    # 打印响应内容
    print("Response Status Code:", response.status_code)
    print("Response Body:", response.text)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print("Request failed:", str(e))

3. 配置调度参数（可选）

如果您的requests.post请求需要动态参数（如日期或分区信息），可以通过调度参数传递： 1. 在PyODPS节点的调度配置 > 参数区域定义自定义参数，例如：

ds=${yyyymmdd}

1. 在代码中通过args字典获取参数值：

   url = f"https://example.com/api?ds={args['ds']}"
   

4. 调试与运行

• 本地调试：在本地开发环境中测试代码，确保requests.post能够正常工作。
• 提交到生产环境：将代码提交到DataWorks生产环境，并通过运维中心查看任务运行日志。

常见问题及解决方法

1. 响应超时

   • 原因：可能是目标接口未添加到沙箱白名单，或者网络连通性存在问题。
   • 解决方法：检查并配置沙箱白名单，确保网络连通性。

2. 内存溢出

   • 原因：处理的数据量过大可能导致内存超限。
   • 解决方法：避免在PyODPS节点中处理超过50 MB的本地数据，优化请求逻辑。

3. 第三方包不可用

   • 原因：未正确安装requests库。
   • 解决方法：通过独享调度资源组的运维助手重新安装requests库。

通过以上步骤，您可以在DataWorks的PyODPS 3节点中成功执行requests.post请求，并确保任务的稳定性和可靠性。