適用於 Python 的 Azure Data Factory 程式庫

使用 Azure Data Factory 將資料儲存、移動和處理服務撰寫到自動化的資料管線中

深入了解 Data Factory，以及透過使用 Python 建立資料處理站和管線的快速入門開始第一步。

管理模組

使用管理模組在訂用帳戶中建立和管理 Data Factory 執行個體。

安裝

使用 pip 安裝套件：

pip install azure-mgmt-datafactory 

範例

在美國東部地區的訂用帳戶中建立 Data Factory。

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)

探索管理 API