Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Область применения:
Databricks Runtime 18.2 и выше
Important
Эта функция доступна в бета-версии. Администраторы рабочей области могут управлять доступом к этой функции на странице "Предварительные версии ". См. статью "Управление предварительными версиями Azure Databricks".
Возвращает каноническое строковое представление IP-адреса или блока CIDR. Возвращается None вместо того, чтобы вызывать ошибку, если входные данные недопустимы.
Соответствующая функция SQL см. в разделеtry_ip_as_string "Функция".
Syntax
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
dbf.try_ip_as_string(col=<col>)
Parameters
| Parameter | Тип | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column или str |
Строковое или двоичное значение, представляющее допустимый IPv4-адрес или блок IPv6 или CIDR. |
Примеры
Пример 1. Преобразование адреса IPv4 в строку.
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('192.168.1.1',)], ['ip'])
df.select(dbf.try_ip_as_string('ip').alias('result')).collect()
[Row(result='192.168.1.1')]
Пример 2. Преобразование адреса IPv6 в строку.
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('2001:db8::1',)], ['ip'])
df.select(dbf.try_ip_as_string('ip').alias('result')).collect()
[Row(result='2001:db8::1')]
Пример 3. Преобразование блока CIDR в строку.
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('192.168.1.5/24',)], ['cidr'])
df.select(dbf.try_ip_as_string('cidr').alias('result')).collect()
[Row(result='192.168.1.0/24')]
Пример 4. Возвращает Noneнедопустимые входные данные.
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('invalid.ip',)], ['ip'])
df.select(dbf.try_ip_as_string('ip').alias('result')).collect()
[Row(result=None)]
Пример 5. None Возвращает Noneвходные данные.
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([(None,)], 'ip: string')
df.select(dbf.try_ip_as_string('ip').alias('result')).collect()
[Row(result=None)]