Azure Data Factory bibliotek för Python
Skapa datalagrings-, flytt- och bearbetningstjänster till automatiserade datapipelines med Azure Data Factory
Läs mer om Data Factory och kom igång med snabbstarten Skapa en datafabrik och pipeline med Python.
Hanteringsmodul
Skapa och hantera Data Factory-instanser i din prenumeration med hanteringsmodulen.
Installation
Installera paketet med pip:
pip install azure-mgmt-datafactory
Exempel
Skapa en Data Factory i din prenumeration i regionen USA, östra.
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)
Samarbeta med oss på GitHub
Källan för det här innehållet finns på GitHub, där du även kan skapa och granska ärenden och pull-begäranden. Se vår deltagarguide för mer information.
Azure SDK for Python