瞭解 Azure Data Factory 中的語言支援

已完成

雖然 Azure Data Factory 大部分的使用者都使用使用者介面進行開發,但是 Azure Data Factory 也適用於各種軟體開發套件 (SDK),以及任何想要以程式設計方式進行開發的人員。 使用 SDK 時,使用者會直接透過 Azure Data Factory 服務進行工作,而所有更新都會立即套用至處理站。

有適用於 Python 的 Azure Data Factory 程式庫,可讓您執行服務管理。

您可以安裝下列套件

pip install azure-mgmt-datafactory 

您可以從該處執行各種活動,例如在美國東部區域的訂閲中建立 Azure Data Factory,如下列程式碼所示。

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)

除了 Python,您也可以透過程式設計的方式,使用其他語言和 SDK 與 Azure Data Factory 互動,如下所示:

  • .NET
  • REST API
  • PowerShell
  • Azure Resource Manager 範本
  • 資料流程指令碼

資料流程指令碼 (DFS) 是與編碼語言類似的基礎中繼資料,可用來執行對應資料流中包含的轉換。 每個轉換都是由一系列屬性所表示,這些屬性提供必要的資訊以正確執行作業。 您可以按一下瀏覽器 UI 頂端功能區上的 [腳本] 按鈕,以查看並從 ADF 編輯指令碼。