Поделиться через

Что такое функции пользовательских данных Fabric?

Пользовательские функции данных — это функция, которая позволяет размещать и запускать собственный код в Fabric. Это позволяет разработчикам данных писать бизнес-логику и внедрять их в экосистему Fabric. Эта функция поддерживает среду выполнения Python 3.11.9 и позволяет использовать общедоступные библиотеки из PyPI, подключений к данным Fabric и многое другое.

Анимированный GIF-файл, показывающий интерфейс функций пользовательских данных Fabric.

Готовы приступить к работе? Следуйте этому руководству, чтобы создать новый элемент пользовательских функций данных или использовать расширение VS Code.

Зачем использовать функции пользовательских данных Fabric?

Функции пользовательских данных Fabric предоставляют платформу для размещения пользовательской логики и ссылки на различные типы элементов Fabric и источников данных. Эту службу можно использовать для записи бизнес-логики, внутренних алгоритмов и библиотек. Вы также можете интегрировать его в архитектуры Fabric, чтобы настроить поведение решений.

Ниже приведены некоторые преимущества логики с помощью пользовательских функций данных.

  • Повторное использование: Вызовите ваши функции из других элементов Fabric и создайте библиотеки стандартизованной функциональности, которые можно использовать во многих решениях в вашей организации.
  • Настройка: Используйте Python и общедоступные библиотеки из PyPI для создания мощных приложений, в соответствии с вашими потребностями.
  • Инкапсуляция: Создавайте функции, выполняющие несколько задач для построения сложных рабочих процессов.
  • Внешняя подключаемость: Используйте функции данных пользователя из внешних клиентских приложений через REST-эндпоинт, что открывает возможности для интеграции с внешними системами.

Интеграции Fabric

Функции пользовательских данных Fabric могут бесшовно подключаться к другим элементам Fabric для создания богатого пользовательского опыта от начала до конца. Существует два типа интеграции:

Дальнейшие действия

  • Last updated on