Mulai cepat: Menjalankan skrip Python sederhana dengan pembelajaran mesin SQL

Artikel
07/04/2024

Berlaku untuk: SQL Server 2017 (14.x) dan Azure SQL Managed Instance yang lebih baru

Dalam mulai cepat ini, Anda akan menjalankan serangkaian skrip Python sederhana menggunakan SQL Server Pembelajaran Mesin Services, Azure SQL Managed Instance Pembelajaran Mesin Services, atau SQL Server Kluster Big Data. Anda akan mempelajari cara menggunakan prosedur tersimpan sp_execute_external_script untuk menjalankan skrip dalam instans SQL Server.

Prasyarat

Anda memerlukan prasyarat berikut untuk menjalankan mulai cepat ini.

Database SQL pada salah satu platform ini:
- Layanan Pembelajaran Mesin SQL Server. Untuk menginstal, lihat panduan penginstalan Windows atau panduan penginstalan Linux.
- Kluster Big Data SQL Server 2019. Lihat cara mengaktifkan Layanan Pembelajaran Mesin di Kluster Big Data SQL Server 2019.
- Azure SQL Managed Instance Pembelajaran Mesin Services. Untuk informasi, lihat gambaran umum Azure SQL Managed Instance Pembelajaran Mesin Services.
Alat untuk menjalankan kueri SQL yang berisi skrip Python. Mulai cepat ini menggunakan Azure Data Studio.

Menjalankan skrip sederhana

Untuk menjalankan skrip Python, Anda akan meneruskannya sebagai argumen ke prosedur tersimpan sistem, sp_execute_external_script. Prosedur tersimpan sistem ini memulai runtime Python dalam konteks pembelajaran mesin SQL, meneruskan data ke Python, mengelola sesi pengguna Python dengan aman, dan mengembalikan hasil apa pun kepada klien.

Dalam langkah-langkah berikut, Anda akan menjalankan contoh skrip Python ini di database Anda:

a = 1
b = 2
c = a/b
d = a*b
print(c, d)

Buka jendela kueri baru di Azure Data Studio yang tersambung ke instans SQL Anda.
Teruskan skrip Python lengkap ke prosedur tersimpan sp_execute_external_script .

Skrip diteruskan melalui @script argumen . Semua yang ada di @script dalam argumen harus berupa kode Python yang valid.
```
EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
    , @script = N'
a = 1
b = 2
c = a/b
d = a*b
print(c, d)
'
```
Hasil yang benar dihitung dan fungsi Python print mengembalikan hasilnya ke jendela Pesan .

Ini akan terlihat seperti ini.

Hasil
```
STDOUT message(s) from external script:
0.5 2
```

Menjalankan skrip Halo Dunia

Contoh skrip umum adalah skrip yang hanya menghasilkan string "Halo Dunia". Jalankan perintah berikut.

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
    , @script = N'OutputDataSet = InputDataSet'
    , @input_data_1 = N'SELECT 1 AS hello'
WITH RESULT SETS(([Hello World] INT));
GO

Input ke prosedur tersimpan sp_execute_external_script meliputi:

Input	Deskripsi
@language	menentukan ekstensi bahasa yang akan dipanggil, dalam hal ini Python
@script	menentukan perintah yang diteruskan ke runtime bahasa umum Python. Seluruh skrip Python Anda harus diapit dalam argumen ini, sebagai teks Unicode. Anda juga dapat menambahkan teks ke variabel jenis nvarchar lalu memanggil variabel
@input_data_1	data yang dikembalikan oleh kueri, diteruskan ke runtime Python, yang mengembalikan data sebagai bingkai data
DENGAN TATAAN HASIL	klausul menentukan skema tabel data yang dikembalikan untuk pembelajaran mesin SQL, menambahkan "Halo Dunia" sebagai nama kolom, int untuk jenis data

Perintah mengeluarkan teks berikut:

Halo Dunia
1

Menggunakan input dan output

Secara default, sp_execute_external_script menerima satu himpunan data sebagai input, yang biasanya Anda berikan dalam bentuk kueri SQL yang valid. Kemudian mengembalikan satu bingkai data Python sebagai output.

Untuk saat ini, mari kita gunakan variabel sp_execute_external_scriptinput dan output default dari : InputDataSet dan OutputDataSet.

Buat tabel kecil data pengujian.

CREATE TABLE PythonTestData (col1 INT NOT NULL)

INSERT INTO PythonTestData
VALUES (1);

INSERT INTO PythonTestData
VALUES (10);

INSERT INTO PythonTestData
VALUES (100);
GO

SELECT Gunakan pernyataan untuk mengkueri tabel.
```
SELECT *
FROM PythonTestData
```
Hasil
Jalankan skrip Python berikut. Ini mengambil data dari tabel menggunakan SELECT pernyataan , meneruskannya melalui runtime Python, dan mengembalikan data sebagai bingkai data. Klausa WITH RESULT SETS menentukan skema tabel data yang dikembalikan untuk SQL, menambahkan nama kolom NewColName.
```
EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
    , @script = N'OutputDataSet = InputDataSet;'
    , @input_data_1 = N'SELECT * FROM PythonTestData;'
WITH RESULT SETS(([NewColName] INT NOT NULL));
```
Hasil
Sekarang ubah nama variabel input dan output. Nama variabel input dan output default adalah InputDataSet dan OutputDataSet, skrip berikut mengubah nama menjadi SQL_in dan SQL_out:
```
EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
    , @script = N'SQL_out = SQL_in;'
    , @input_data_1 = N'SELECT 12 as Col;'
    , @input_data_1_name  = N'SQL_in'
    , @output_data_1_name = N'SQL_out'
WITH RESULT SETS(([NewColName] INT NOT NULL));
```
Perhatikan bahwa Python peka huruf besar/kecil. Variabel input dan output yang digunakan dalam skrip Python (SQL_out, SQL_in) perlu mencocokkan nama yang ditentukan dengan @input_data_1_name dan @output_data_1_name, termasuk kasus.

Tip

Hanya satu himpunan data input yang dapat diteruskan sebagai parameter, dan Anda hanya dapat mengembalikan satu himpunan data. Namun, Anda dapat memanggil himpunan data lain dari dalam kode Python dan Anda dapat mengembalikan output dari jenis lain selain himpunan data. Anda juga dapat menambahkan kata kunci OUTPUT ke parameter apa pun agar dikembalikan dengan hasilnya.

Anda juga dapat menghasilkan nilai hanya menggunakan skrip Python tanpa data input (@input_data_1 diatur ke kosong).

Skrip berikut menghasilkan teks "hello" dan "world".

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
    , @script = N'
import pandas as pd
mytextvariable = pandas.Series(["hello", " ", "world"]);
OutputDataSet = pd.DataFrame(mytextvariable);
'
    , @input_data_1 = N''
WITH RESULT SETS(([Col1] CHAR(20) NOT NULL));

Hasil

Hasil kueri menggunakan kelas <span= @script sebagai input" />

Tip

Python menggunakan spasi di depan untuk mengelompokkan pernyataan. Jadi, ketika skrip Python yang disematkan mencakup beberapa baris, seperti dalam skrip sebelumnya, jangan mencoba untuk mengindentasi perintah Python agar sejalan dengan perintah SQL. Misalnya, skrip ini akan menghasilkan kesalahan:

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
      , @script = N'
      import pandas as pd
      mytextvariable = pandas.Series(["hello", " ", "world"]);
      OutputDataSet = pd.DataFrame(mytextvariable);
      '
      , @input_data_1 = N''
WITH RESULT SETS(([Col1] CHAR(20) NOT NULL));

Periksa versi Python

Jika Anda ingin melihat versi Python mana yang diinstal di server Anda, jalankan skrip berikut.

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
    , @script = N'
import sys
print(sys.version)
'
GO

Fungsi Python print mengembalikan versi ke jendela Pesan . Dalam contoh output di bawah ini, Anda dapat melihat bahwa dalam hal ini, Python versi 3.5.2 diinstal.

Hasil

STDOUT message(s) from external script:
3.5.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul  5 2016, 11:41:13) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]

Mencantumkan paket Python

Microsoft menyediakan sejumlah paket Python yang telah diinstal sebelumnya dengan Layanan Pembelajaran Mesin di SQL Server 2016 (13.x), SQL Server 2017 (14.x), dan SQL Server 2019 (15.x). Di SQL Server 2022 (16.x), Anda dapat mengunduh dan menginstal runtime dan paket Python kustom apa pun sesuai keinginan.

Untuk melihat daftar paket Python mana yang diinstal, termasuk versi, jalankan skrip berikut.

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
    , @script = N'
import pkg_resources
import pandas
dists = [str(d) for d in pkg_resources.working_set]
OutputDataSet = pandas.DataFrame(dists)
'
WITH RESULT SETS(([Package] NVARCHAR(max)))
GO

Daftar berasal dari pkg_resources.working_set Python dan dikembalikan ke SQL sebagai bingkai data.

Langkah berikutnya

Untuk mempelajari cara menggunakan struktur data saat menggunakan Python dalam pembelajaran mesin SQL, ikuti mulai cepat ini:

Mulai cepat: Struktur dan objek data menggunakan Python

Bagikan melalui