biblioteki Azure Data Factory dla języka Python
Tworzenie magazynu danych, przenoszenia i przetwarzania usług do zautomatyzowanych potoków danych za pomocą Azure Data Factory
Dowiedz się więcej na temat usługi Data Factory i rozpocznij pracę z przewodnikiem Szybki start dotyczącym tworzenia fabryki danych i potoku przy użyciu języka Python.
Moduł zarządzania
Tworzenie wystąpień usługi Data Factory i zarządzanie nimi w ramach subskrypcji za pomocą modułu zarządzania.
Instalacja
Zainstaluj pakiet przy użyciu narzędzia pip:
pip install azure-mgmt-datafactory
Przykład
Utwórz fabrykę danych w ramach subskrypcji w regionie Wschodnie stany USA.
from azure.common.credentials import ServicePrincipalCredentials
from azure.mgmt.resource import ResourceManagementClient
from azure.mgmt.datafactory import DataFactoryManagementClient
from azure.mgmt.datafactory.models import *
import time
#Create a data factory
subscription_id = '<Specify your Azure Subscription ID>'
credentials = ServicePrincipalCredentials(client_id='<Active Directory application/client ID>', secret='<client secret>', tenant='<Active Directory tenant ID>')
adf_client = DataFactoryManagementClient(credentials, subscription_id)
rg_params = {'location':'eastus'}
df_params = {'location':'eastus'}
df_resource = Factory(location='eastus')
df = adf_client.factories.create_or_update(rg_name, df_name, df_resource)
print_item(df)
while df.provisioning_state != 'Succeeded':
df = adf_client.factories.get(rg_name, df_name)
time.sleep(1)
Współpracuj z nami w serwisie GitHub
Źródło tej zawartości można znaleźć w witrynie GitHub, gdzie można również tworzyć i przeglądać problemy i żądania ściągnięcia. Więcej informacji znajdziesz w naszym przewodniku dla współtwórców.
Azure SDK for Python