瞭解 Azure Data Factory 中的語言支援
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。