DataOperations 類別

DataOperations。

您不應該直接具現化此類別。 相反地，您應該建立 MLClient 實例，為您具現化它，並將它附加為屬性。

繼承

azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperations

DataOperations

建構函式

DataOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, service_client: AzureMachineLearningWorkspaces | AzureMachineLearningWorkspaces, datastore_operations: DatastoreOperations, **kwargs: Dict)

參數

operation_scope

<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>

必要

MLClient 物件的作業類別範圍變數。

operation_config

<xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>

必要

MLClient 物件的作業類別的常見組態。

service_client

Union[ <xref:azure.ai.ml._restclient.v2023_04_01_preview._azure_machine_learning_workspaces.AzureMachineLearningWorkspaces>, <xref:azure.ai.ml._restclient.v2021_10_01_dataplanepreview._azure_machine_learning_workspaces. AzureMachineLearningWorkspaces>]

必要

服務用戶端，可讓使用者在 Azure Machine Learning 工作區資源上運作， (ServiceClient042023Preview 或 ServiceClient102021Dataplane) 。

datastore_operations

DatastoreOperations

必要

表示在資料存放區上執行作業的用戶端。

方法

archive	封存資料資產。
create_or_update	傳回已建立或更新的資料資產。 如果尚未在儲存體中，資產將會上傳至工作區的 Blob 儲存體。
get	取得指定的資料資產。
import_data	注意 這是實驗性方法，隨時可能會變更。 請參閱 https://aka.ms/azuremlexperimental 以取得詳細資訊。 傳回建立資料資產的資料匯入作業。
list	列出工作區的資料資產。
list_materialization_status	注意 這是實驗性方法，隨時可能會變更。 請參閱 https://aka.ms/azuremlexperimental 以取得詳細資訊。 列出資產的具體化作業。
restore	還原封存的資料資產。
share	注意 這是實驗性方法，隨時可能會變更。 請參閱 https://aka.ms/azuremlexperimental 以取得詳細資訊。 從工作區共用資料資產到登錄。

archive

封存資料資產。

archive(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None, **kwargs) -> None

參數

name

str

必要

資料資產的名稱。

version

str

必要

資料資產的版本。

label

str

必要

資料資產的標籤。 (與版本) 互斥

傳回

無

範例

封存資料資產範例。

   ml_client.data.archive("data-asset-name")

create_or_update

傳回已建立或更新的資料資產。

如果尚未在儲存體中，資產將會上傳至工作區的 Blob 儲存體。

create_or_update(data: Data) -> Data

參數

data

Data

必要

資料資產物件。

傳回

資料資產物件。

傳回類型

Data

例外狀況

AssetPathException

當資料成品路徑已連結至另一個資產時引發

ValidationException

如果無法成功驗證資料，則引發 。 錯誤訊息中將會提供詳細資料。

EmptyDirectoryError

如果提供的本機路徑指向空目錄，則會引發 。

範例

建立資料資產範例。

   from azure.ai.ml.entities import Data

   data_asset_example = Data(name=data_asset_name, version="2.0", path="./sdk/ml/azure-ai-ml/samples/src")
   ml_client.data.create_or_update(data_asset_example)

get

取得指定的資料資產。

get(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None) -> Data

參數

name

str

必要

資料資產的名稱。

version

str

必要

資料資產的版本。

label

str

必要

資料資產的標籤。 (與版本) 互斥

傳回

資料資產物件。

傳回類型

Data

例外狀況

ValidationException

如果無法成功識別和擷取資料，則引發 。 錯誤訊息中將會提供詳細資料。

範例

取得資料資產範例。

   ml_client.data.get(name="data-asset-name", version="2.0")

import_data

注意

這是實驗性方法，隨時可能會變更。 請參閱 https://aka.ms/azuremlexperimental 以取得詳細資訊。

傳回建立資料資產的資料匯入作業。

import_data(data_import: DataImport, **kwargs) -> PipelineJob

參數

data_import

DataImport

必要

DataImport 物件。

傳回

資料匯入工作物件。

傳回類型

PipelineJob

範例

匯入資料資產範例。

   from azure.ai.ml.entities._data_import.data_import import DataImport
   from azure.ai.ml.entities._inputs_outputs.external_data import Database

   database_example = Database(query="SELECT ID FROM DataTable", connection="azureml:my_azuresqldb_connection")
   data_import_example = DataImport(
       name="data-asset-name", path="azureml://datastores/workspaceblobstore/paths/", source=database_example
   )
   ml_client.data.import_data(data_import_example)

list

列出工作區的資料資產。

list(name: str | None = None, *, list_view_type: ListViewType = ListViewType.ACTIVE_ONLY) -> ItemPaged[Data]

參數

name

Optional[str]

必要

特定資料資產的名稱，選擇性。

list_view_type

檢視類型，例如) 封存的資料資產，包括/排除 (。 預設值：ACTIVE_ONLY。

傳回

反覆運算器，例如 Data 物件的實例

傳回類型

ItemPaged[Data]

範例

列出資料資產範例。

   ml_client.data.list(name="data-asset-name")

list_materialization_status

注意

這是實驗性方法，隨時可能會變更。 請參閱 https://aka.ms/azuremlexperimental 以取得詳細資訊。

列出資產的具體化作業。

list_materialization_status(name: str, *, list_view_type: ListViewType = ListViewType.ACTIVE_ONLY, **kwargs) -> Iterable[PipelineJob]

參數

name

str

必要

具體化作業所建立的資產名稱。

list_view_type

Optional[<xref:ListViewType>]

檢視類型，例如) 封存工作，包括/排除 (。 預設值：ACTIVE_ONLY。

傳回

反覆運算器，例如 Job 物件的實例。

傳回類型

ItemPaged[PipelineJob]

範例

列出具體化作業範例。

   ml_client.data.list_materialization_status("data-asset-name")

restore

還原封存的資料資產。

restore(name: str, version: str | None = None, label: str | None = None, **kwargs) -> None

參數

name

str

必要

資料資產的名稱。

version

str

必要

資料資產的版本。

label

str

必要

資料資產的標籤。 (與版本) 互斥

傳回

無

範例

還原資料資產範例。

   ml_client.data.restore("data-asset-name")

share

注意

這是實驗性方法，隨時可能會變更。 請參閱 https://aka.ms/azuremlexperimental 以取得詳細資訊。

從工作區共用資料資產到登錄。

share(name, version, *, share_with_name, share_with_version, registry_name, **kwargs) -> Data

參數

name

str

必要

資料資產的名稱。

version

str

必要

資料資產的版本。

share_with_name

str

要共用的資料資產名稱。

share_with_version

str

要共用的資料資產版本。

registry_name

str

目的地登錄的名稱。

傳回

資料資產物件。

傳回類型

Data

範例

共用資料資產範例。

       ml_client.data.share(
           name="data-asset-name",
           version="2.0",
           registry_name="my-registry",
           share_with_name="transformed-nyc-taxi-data-shared-from-ws",
           share_with_version="2.0",
       )