Schreiben von Snowpark-Code in Python-Arbeitsblättern¶

Lesen und akzeptieren Sie die Nutzungsbedingungen für Anaconda.¶

Bevor Sie die von Anaconda in Snowflake bereitgestellten Pakete verwenden können, müssen Sie die Bedingungen für externe Angebote anerkennen.

1. Melden Sie sich bei Snowsight an.

2. Wählen Sie Admin » Billing & Terms aus.

3. Wählen Sie im Abschnitt Anaconda die Option Enable aus.

4. Klicken Sie im Anaconda Packages-Dialog auf den Link, um die Bedingungen für externe Angebote zu prüfen.

5. Wenn Sie mit den Bedingungen einverstanden sind, klicken Sie auf Acknowledge & Continue.

Wenn Sie beim Versuch, die Nutzungsbedingungen zu akzeptieren, eine Fehlermeldung erhalten, fehlt in Ihrem Benutzerprofil möglicherweise ein Vorname, ein Nachname oder eine E-Mail-Adresse. Wenn Sie eine Administratorrolle haben, finden Sie unter Benutzerdetails zum Benutzerprofil hinzufügen entsprechende Informationen zum Aktualisieren Ihres Profils in Snowsight. Wenden Sie sich andernfalls an einen Administrator, um Ihr Konto zu aktualisieren.

Python-Datei aus einem Stagingbereich zu einem Arbeitsblatt hinzufügen¶

Snowflake enthält die Snowpark-Pakete aus dem Snowflake Anaconda-Kanal in Python-Arbeitsblättern.

Wenn Sie in Ihrem Python-Arbeitsblatt andere Python-Dateien oder -Pakete als die in Anaconda enthaltenen verwenden möchten, müssen Sie die Dateien in einen benannten Stagingbereich in Snowflake hochladen und die Dateien dann zur Liste der installierten Pakete für Ihr Python-Arbeitsblatt hinzufügen.

Um ein Python-Paket in Ihrem Arbeitsblatt zu verwenden, gehen Sie wie folgt vor:

1. Melden Sie sich bei Snowsight an.

2. Öffnen Sie Projects » Worksheets.

3. Wählen Sie + » Python Worksheet aus.

4. Wählen Sie eine Datenbank und ein Schema aus.

5. Wählen Sie Packages » Stage Packages aus.

6. Geben Sie den Pfad zu dem im Stagingbereich befindlichen Paket ein:

   • Wenn die ausgewählte Datenbank und das ausgewählte Schema für das Arbeitsblatt den Stagingbereich enthalten, in dem sich das Paket befindet, können Sie auf den Stagingbereich mit einem nicht qualifizierten Namen verweisen. Beispiel: @YourStage/path/to/example_package.py.

   • Um auf einen Stagingbereich in einer anderen Datenbank und einem anderen Schema zu verweisen, verwenden Sie den vollqualifizierten Namen des Stagingbereichs. Beispiel: @Database.Schema.Stage/path/to/other_package.py.

7. Wählen Sie Import aus, um Ihr Paket zur Liste der installierten Pakete hinzuzufügen.

8. Verwenden Sie in Ihrem Code import-Anweisungen, um das Paket in Ihrem Python-Arbeitsblatt zu verwenden. Nachdem Sie beispielsweise Pakete aus den Dateien example_package.py und other_package.py importiert haben, schreiben Sie den folgenden Code, um eine Funktion namens function aus der Datei example_package zu importieren, und importieren Sie das Paket other_package zur Verwendung in Ihrem Code:

   from example_package import function
   import other_package
   

   Copy

Weitere Details dazu finden Sie unter Abhängigkeiten für Code zur Verfügung stellen.

Ergebnisse in einem anderen Datentyp zurückgeben¶

Berücksichtigen Sie beim Schreiben Ihres Python-Codes, welcher Datentyp von der return-Anweisung des Codes zurückgegeben wird, und passen Sie an, wie das Arbeitsblatt die Ergebnisse zurückgibt. Standardmäßig hat ein Python-Arbeitsblatt den Rückgabetyp Table(), da der Platzhaltercode einen DataFrame zurückgibt.

Abhängig davon, was Ihr Python-Code zurückgibt, möchten Sie möglicherweise die Arbeitsblatteinstellungen ändern, um die Ausgabe anders anzuzeigen:

• Wenn Ihre Handler-Funktion einen DataFrame zurückgibt, verwenden Sie den Standard-Rückgabetyp Table().

• Wenn Ihre Handler-Funktion eine Liste von Row-Objekten zurückgibt, z. B. mit der Methode collect, ändern Sie den Rückgabetyp in Variant.

• Wenn Ihre Handler-Funktion eine Zeichenfolge wie return "Hello Python" oder einen Wert zurückgibt, den Sie in eine Zeichenfolge umwandeln möchten, ändern Sie den Rückgabetyp in String.

• Wenn Ihre Handler-Funktion eine Ganzzahl zurückgibt, wie z. B. bei der Methode count, verwenden Sie den Rückgabetyp Variant oder String.

Weitere Informationen zum Rückgabetyp einiger DataFrame-Methoden finden Sie unter Ausführen einer Aktion zum Auswerten eines DataFrame.

Gehen Sie wie folgt vor, um die Arbeitsblatteinstellungen so zu aktualisieren, dass Ergebnisse eines anderen Typs zurückgegeben werden:

1. Melden Sie sich bei Snowsight an.

2. Öffnen Sie Projects » Worksheets.

3. Öffnen Sie das Python-Arbeitsblatt, dessen Ergebnisse Sie als Tabelle anzeigen möchten.

4. Wählen Sie das Warehouse aus, das zum Ausführen des Arbeitsblatts verwendet werden soll. Wenn Sie für Ihren Benutzer ein Standard-Warehouse haben, ist dieses bereits ausgewählt. Stellen Sie sicher, dass Ihr Warehouse aktiv ist.

5. Wählen Sie Settings aus, und wählen Sie für Return type den von der Handler-Funktion zurückgegebenen Typ aus.

6. Führen Sie Ihr Python-Arbeitsblatt aus.

7. Überprüfen Sie die Ergebnisse im Bereich Results.

Übergabe zusätzlicher Argumente an die Handler-Funktion¶

Mit einem Python-Arbeitsblatt können Sie eine Python-Funktion testen, die ein einziges Argument (ein Snowpark Session Objekt) annimmt, indem Sie diese Funktion als Handler für das Arbeitsblatt festlegen. Jede Funktion, die in einem Python-Arbeitsblatt definiert ist, muss das Argument session: snowpark.Session übergeben.

Um eine Funktion zu testen, die zusätzliche Argumente übergibt, gehen Sie wie folgt vor:

1. Fügen Sie die Argumente zu Ihrer Funktion hinzu.

2. Definieren Sie eine separate Funktion mit einem einzigen Argument, die einen Snowpark Session übergibt. In dieser Funktion rufen Sie die Funktion mit mehreren Argumenten auf, wobei Sie Werte für die zusätzlichen Argumente übergeben, und geben dann den Wert der Funktion zurück.

   Um zum Beispiel Snowpark Python-Code zu schreiben, der eine Tabelle von Paketen nach der Paketsprachen-Spalte filtert, können Sie den folgenden Code schreiben:

   import snowflake.snowpark as snowpark
   from snowflake.snowpark.functions import col
   
   # Add parameters with optional type hints to the main handler function
   def main(session: snowpark.Session, language: str):
     # Your code goes here, inside the "main" handler.
     table_name = 'information_schema.packages'
     dataFrame = session.table(table_name).filter(col("language") == language)
   
     # Print a sample of the dataFrame to standard output
     dataFrame.show()
   
     # The return value appears in the Results tab
     return dataFrame
   
   # Add a second function to supply a value for the language parameter to validate that your main handler function runs.
   def test_language(session: snowpark.Session):
     return main(session, 'java')
   

   Copy

   In diesem Beispiel ist die Funktion main die Funktion mit mehreren Argumenten und die Funktion test_language die Funktion mit einem Argument, mit der überprüft wird, ob Ihr Code mit den übergebenen Argumenten ausgeführt werden kann.

3. Legen Sie die Funktion für ein einzelnes Argument als Handler-Funktion fest, um das Arbeitsblatt auszuführen und zu überprüfen, ob Ihr Code mit den Argumentwerten ausgeführt wird.

   In diesem Beispiel ändern Sie den Handler in die Funktion test_language und wählen dann Run. Sie können den Handler im Arbeitsblatt Settings ändern oder die Glühbirne Show actions neben der Handler-Funktion anklicken und Set function „test_language“ as handler auswählen.

Wenn Sie Ihr Python-Arbeitsblatt als gespeicherte Prozedur bereitstellen, können Sie die Haupt-Handler-Funktion auswählen und die Argumente und zugeordneten Typen für Ihre gespeicherte Prozedur überprüfen.

Vom Code generierte Ausgabe prüfen¶

Sie können im Bereich Output des Python-Arbeitsblatts die Standardausgabemeldungen (stdout) oder die Standardfehlermeldungen (stderr) für Ihren Python-Code überprüfen.

Sie können im Bereich Output die Ausgabe der folgenden Funktionstypen sehen:

• Funktionen, die in die Konsole schreiben, wie z. B. print().

• Funktionen, die ein DataFrame ausgeben, wie die show-Methode der DataFrame-Klasse in Snowpark Python.

Abfrageverlauf für ein Python-Arbeitsblatt prüfen¶

Wenn ein Python-Arbeitsblatt in Snowsight ausgeführt wird, führt eine anonyme gespeicherte Prozedur den Code aus und generiert Abfragen, die die Snowpark-Befehle im Code ausführen.

Sie können die Seite Query History in Snowsight verwenden, um die ausgeführten Abfragen zu überprüfen. Siehe Abfrageverlauf mit Snowsight überprüfen.

Nachdem Sie beispielsweise ein Arbeitsblatt ausgeführt haben, können Sie die ausgeführten Abfragen wie folgt überprüfen:

1. Überprüfen Sie die Ergebnisse des Arbeitsblatts unter Results.

2. Wählen Sie unter Query Details für das Arbeitsblatt » Copy Query ID aus.

3. Wählen Sie Projects » Worksheets aus, um zur Liste der Arbeitsblätter zurückzukehren.

4. Wählen Sie Monitoring » Query History aus.

5. So zeigen Sie auf der Seite Query History nur die Abfragen aus Ihrem Python-Arbeitsblatt an:

   1. Wählen Sie Filters aus, und aktivieren Sie die Option Query ID.

   2. Geben Sie die Abfrage-ID Ihres Python-Arbeitsblatts ein.

   3. Wählen Sie Apply Filters aus.

6. Überprüfen Sie die für das Arbeitsblatt ausgeführten Abfragen.

Beispiel: Ein einfaches Snowpark-Programm schreiben¶

In diesem Beispiel schreiben Sie ein Snowpark Python-Programm, das einen kleinen Zahlenbereich generiert und diesen Bereich in eine Tabelle schreibt, die Ihr Code in Snowflake erstellt oder überschreibt, falls sie bereits existiert. Um dieses Codebeispiel auszuführen, müssen Sie über die Berechtigung CREATE TABLE für das Datenbankschema verfügen, zu dem Sie die Tabelle hinzufügen möchten.

1. Melden Sie sich bei Snowsight an.

2. Öffnen Sie Projects » Worksheets.

3. Wählen Sie + » Python Worksheet aus.

4. Wählen Sie eine Datenbank und ein Schema, dem Sie die Tabelle hinzufügen möchten.

5. Wählen Sie das Warehouse aus, das zum Ausführen des Arbeitsblatts verwendet werden soll. Wenn Sie für Ihren Benutzer ein Standard-Warehouse haben, ist dieses bereits ausgewählt. Stellen Sie sicher, dass Ihr Warehouse aktiv ist.

6. Schreiben Sie den Snowpark Python-Code als Teil der Funktion main:

   import snowflake.snowpark as snowpark
   
   def main(session: snowpark.Session):
     tableName = "range_table"
     df_range = session.range(1, 10, 2).to_df('a')
     df_range.write.mode("overwrite").save_as_table(tableName)
     return tableName + " table successfully created"
   

   Copy

7. Wählen Sie Settings aus, und wählen Sie unter Return type als Rückgabetyp der Handler-Funktion den Typ String aus.

8. Führen Sie den Code aus.

Beispiel: Daten in einem Python-Arbeitsblatt transformieren¶

In diesem Beispiel schreiben Sie Python-Code, der die Einträge in der Ansicht TASK_HISTORY im Schema ACCOUNT_USAGE der Datenbank SNOWFLAKE nach geplanter Zeit und Zustand aggregiert und die aggregierte Ausgabe in der Tabelle aggregate_task_history speichert.

1. Melden Sie sich bei Snowsight an.

2. Öffnen Sie Projects » Worksheets.

3. Wählen Sie + » Python Worksheet aus.

4. Wählen Sie eine Datenbank und ein Schema, dem Sie die Tabelle hinzufügen möchten.

5. Wählen Sie das Warehouse aus, das zum Ausführen des Arbeitsblatts verwendet werden soll. Wenn Sie für Ihren Benutzer ein Standard-Warehouse haben, ist dieses bereits ausgewählt. Stellen Sie sicher, dass Ihr Warehouse aktiv ist.

6. Schreiben Sie den Snowpark Python-Code als Teil der Funktion main:

   import snowflake.snowpark as snowpark
   from snowflake.snowpark.functions import col
   from snowflake.snowpark.dataframe_reader import *
   from snowflake.snowpark.functions import *
   
   def main(session: snowpark.Session):
   
     inputTableName = "snowflake.account_usage.task_history"
     outputTableName = "aggregate_task_history"
   
     df = session.table(inputTableName)
     df.filter(col("STATE") != "SKIPPED")\
       .group_by(("SCHEDULED_TIME"), "STATE").count()\
       .write.mode("overwrite").save_as_table(outputTableName)
     return outputTableName + " table successfully written"
   

   Copy

7. Wählen Sie Settings aus, und wählen Sie unter Return type als Rückgabetyp der Handler-Funktion den Typ String aus.

8. Führen Sie den Code aus.

Nachdem Sie Ihren Code in einem Python-Arbeitsblatt ausgeführt haben, können Sie ein SQL-Arbeitsblatt öffnen und die Tabelle abfragen. Siehe Abfragen von Daten über Arbeitsblätter.

Beispiel: Dateien aus einem Stagingbereich mit Python-Arbeitsblättern lesen¶

Mit Snowpark Python können Sie Dateien aus einem Stagingbereich lesen und den Inhalt in eine Tabelle schreiben oder als Ansicht in Snowflake speichern. In diesem Beispiel liest der Python-Code den Inhalt einer komprimierten CSV-formatierten Datei mit Mitarbeiterdaten, data_0_0_0.csv.gz aus dem db1.public.files benannten Stagingbereich und schreibt den Inhalt in eine Tabelle namens employees.

1. Melden Sie sich bei Snowsight an.

2. Öffnen Sie Projects » Worksheets.

3. Wählen Sie + » Python Worksheet aus.

4. Wählen Sie eine Datenbank und ein Schema, dem Sie die Tabelle hinzufügen möchten.

5. Wählen Sie das Warehouse aus, das zum Ausführen des Arbeitsblatts verwendet werden soll. Wenn Sie für Ihren Benutzer ein Standard-Warehouse haben, ist dieses bereits ausgewählt. Stellen Sie sicher, dass Ihr Warehouse aktiv ist.

6. Schreiben Sie den Snowpark Python-Code als Teil der Funktion main:

   import snowflake.snowpark as snowpark
   from snowflake.snowpark.types import *
   
   schema_for_file = StructType([
     StructField("name", StringType()),
     StructField("role", StringType())
   ])
   
   fileLocation = "@DB1.PUBLIC.FILES/data_0_0_0.csv.gz"
   outputTableName = "employees"
   
   def main(session: snowpark.Session):
     df_reader = session.read.schema(schema_for_file)
     df = df_reader.csv(fileLocation)
     df.write.mode("overwrite").save_as_table(outputTableName)
   
     return outputTableName + " table successfully written from stage"
   

   Copy

7. Wählen Sie Settings aus, und wählen Sie unter Return type als Rückgabetyp der Handler-Funktion den Typ String aus.

8. Führen Sie den Code aus.

Nachdem Sie Ihren Code in einem Python-Arbeitsblatt ausgeführt haben, können Sie ein SQL-Arbeitsblatt öffnen und die Tabelle abfragen. Siehe Abfragen von Daten über Arbeitsblätter.

Weitere Informationen zum Arbeiten mit Dateien in einem Stagingbereich mit Snowpark finden Sie unter Verwenden von DataFrames in Snowpark Python.