Python-UDF-Beschränkungen
Python - UDFs können nicht freigegeben werden. Datenbankobjekte, die Python - UDFs verwenden, können ebenfalls nicht freigegeben werden.
Schreiben von UDTF in Python
Sie können eine benutzerdefinierte Tabellenfunktion (UDTF) als Handler in Python implementieren. Der Handler - Code wird ausgeführt, wenn die UDTF aufgerufen wird.
Vektorisierte Python-UDFs
Mit vektorisierten Python - UDFs können Sie Python - Funktionen definieren, mit denen Batches von Eingabezeilen als Pandas DataFrames empfangen und Batches von Ergebnissen als Pandas - Arrays oder Pandas Series zurückgeben werden.
Ausgeben von Ablaufverfolgungsereignissen in Python
Sie können das telemetry - Paket von Snowflake verwenden, um Ablaufverfolgungsereignisse von einem in Python geschriebenen Funktions - oder Prozedur - Handler auszugeben. Das Paket ist über den Anaconda - Snowflake - Kanal verfügbar.
Vektorisierte Python-UDTFs
Vektorisierte Python - UDTFs Dieses Thema bietet eine Einführung in vektorisierte Python - UDTFs.
Protokollierung von Meldungen in Python
Sie können Meldungen von einem in Python geschriebenen Funktions - oder Prozedur - Handler protokollieren, indem Sie logging, das Protokollierungsmodul der Standardbibliothek von Python, verwenden.
Richtlinie zur Verwaltung von Abhängigkeiten für den Python-Konnektor
Der Snowflake - Konnektor für Python hängt von Bibliotheken von Drittanbietern ab, die alle für die Kommunikation mit der Snowflake - Datenbank unerlässlich sind.
SHOW_PYTHON_PACKAGES_DEPENDENCIES
Gibt eine Liste der Abhängigkeiten und ihrer Versionen für die angegebenen Python - Pakete zurück. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Paketrichtlinien.
Erstellen einer Sitzung für Snowpark Python
Für die Verwendung von Snowpark in Ihrer Anwendung müssen Sie zuerst eine Sitzung erstellen. Um das Schreiben von Code zu erleichtern, können Sie auch die Namen von Packages und Objekten importieren.
Gespeicherte Prozeduren für DataFrames in Python erstellen
Mit Snowpark können Sie gespeicherte Prozeduren für Ihre kundenspezifischen Lambdas und Funktionen erstellen, und Sie können diese aufrufen, um die Daten in Ihrem DataFrame zu verarbeiten.
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