try_reflect

Это специальная версия reflect , которая выполняет ту же операцию, но возвращает значение NULL вместо того, чтобы вызвать ошибку, если метод вызова вызвал исключение.

Синтаксис

from pyspark.sql import functions as sf

sf.try_reflect(*cols)

Параметры

Параметр	Тип	Description
cols	pyspark.sql.Column или str	Первым элементом должен быть столбец, представляющий литеральную строку для имени класса, а второй элемент должен быть столбцом, представляющим литеральную строку для имени метода, а остальные — входными аргументами (столбцами или именами столбцов) в метод Java.

Примеры

Пример 1. Отражение вызова метода с аргументами

from pyspark.sql import functions as sf
df = spark.createDataFrame([("a5cf6c42-0c85-418f-af6c-3e4e5b1328f2",)], ["a"])
df.select(
    sf.try_reflect(sf.lit("java.util.UUID"), sf.lit("fromString"), "a")
).show(truncate=False)

+------------------------------------------+
|try_reflect(java.util.UUID, fromString, a)|
+------------------------------------------+
|a5cf6c42-0c85-418f-af6c-3e4e5b1328f2      |
+------------------------------------------+

Пример 2. Исключение в вызове отражения, в результате чего значение NULL

from pyspark.sql import functions as sf
spark.range(1).select(
    sf.try_reflect(sf.lit("scala.Predef"), sf.lit("require"), sf.lit(False))
).show(truncate=False)

+-----------------------------------------+
|try_reflect(scala.Predef, require, false)|
+-----------------------------------------+
|NULL                                     |
+-----------------------------------------+