Python SDK示例：Table_云原生大数据计算服务 MaxCompute-阿里云帮助中心

列出所有表

通过调用入口对象的list_tables()方法可以列出项目空间下的所有表。

# 处理每张表。
for table in odps.list_tables():

判断表是否存在

通过调用入口对象的exist_table()方法判断表是否存在；通过调用get_table()方法获取表。

t = odps.get_table('table_name')
t.schema
odps.Schema {
  c_int_a                 bigint
  c_int_b                 bigint
  c_double_a              double
  c_double_b              double
  c_string_a              string
  c_string_b              string
  c_bool_a                boolean
  c_bool_b                boolean
  c_datetime_a            datetime
  c_datetime_b            datetime
}
t.lifecycle
-1
print(t.creation_time)
2014-05-15 14:58:43
t.is_virtual_view
False
t.size
1408
t.schema.columns
[<column c_int_a, type bigint>,
 <column c_int_b, type bigint>,
 <column c_double_a, type double>,
 <column c_double_b, type double>,
 <column c_string_a, type string>,
 <column c_string_b, type string>,
 <column c_bool_a, type boolean>,
 <column c_bool_b, type boolean>,
 <column c_datetime_a, type datetime>,
 <column c_datetime_b, type datetime>]

创建表的Schema

初始化方法有如下两种：

通过表的列以及可选的分区进行初始化。

from odps.models import Schema, Column, Partition
columns = [Column(name='num', type='bigint', comment='the column'),
           Column(name='num2', type='double', comment='the column2')]
partitions = [Partition(name='pt', type='string', comment='the partition')]
schema = Schema(columns=columns, partitions=partitions)
schema.columns
[<column num, type bigint>,
 <column num2, type double>,
 <partition pt, type string>]
schema.partitions
[<partition pt, type string>]
schema.names #获取非分区字段的字段名。
['num', 'num2']
schema.types #获取非分区字段的字段类型。
[bigint, double]

使用Schema.from_lists()方法。该方法更容易调用，但无法直接设置列和分区的注释。

schema = Schema.from_lists(['num', 'num2'], ['bigint', 'double'], ['pt'], ['string'])
schema.columns
[<column num, type bigint>,
 <column num2, type double>,
 <partition pt, type string>]

创建表

使用create_table()方法创建表的方式有如下两种：

使用表Schema创建表，方法如下。

table = o.create_table('my_new_table', schema)
#只有不存在表时，才创建表。
table = o.create_table('my_new_table', schema, if_not_exists=True)
#设置生命周期。
table = o.create_table('my_new_table', schema, lifecycle=7)

采用字段名及字段类型字符串创建表，方法如下。

#创建非分区表。
table = o.create_table('my_new_table', 'num bigint, num2 double', if_not_exists=True)
#创建分区表可传入（表字段列表，分区字段列表）。
table = o.create_table('my_new_table', ('num bigint, num2 double', 'pt string'), if_not_exists=True)

未打开新数据类型开关时，创建表的数据类型只允许为BIGINT、DOUBLE、DECIMAL、STRING、DATETIME、BOOLEAN、MAP和ARRAY类型。如果您需要支持TINYINT和STRUCT等新数据类型，可以打开options.sql.use_odps2_extension = True开关，示例如下。

from odps import options
options.sql.use_odps2_extension = True
table = o.create_table('my_new_table', 'cat smallint, content struct<title:varchar(100), body:string>')

删除表

使用delete_table()方法删除已经存在的表。

o.delete_table('my_table_name', if_exists=True)  # 只有表存在时，才删除表。
 t.drop()  # Table对象存在时，直接调用Drop方法删除。

表分区

判断是否为分区表。

if table.schema.partitions:
 print('Table %s is partitioned.' % table.name)

遍历表全部分区。

for partition in table.partitions:
     print(partition.name)
for partition in table.iterate_partitions(spec='pt=test'): # 遍历二级分区。

判断分区是否存在。

table.exist_partition('pt=test,sub=2015')

获取分区。

partition = table.get_partition('pt=test')
print(partition.creation_time)
partition.size

创建分区。

t.create_partition('pt=test', if_not_exists=True)  # 指定if_not_exists参数，分区不存在时才创建分区。

删除分区。

t.delete_partition('pt=test', if_exists=True)  # 指定if_exists参数，分区存在时才删除分区。
partition.drop()  # 分区对象存在时，直接对分区对象调用Drop方法删除。

读取表数据

有若干种方法能够获取表数据。

如果只是查看每个表的开始的小于1万条数据，则可以使用head方法。

from odps import ODPS
o = ODPS('**your-access-id**', '**your-secret-access-key**', '**your-default-project**', endpoint='**your-end-point**')

t = o.get_table('dual')
for record in t.head(3):
# 处理每个Record对象

使用 with 表达式的写法：

with t.open_reader(partition='pt=test') as reader:
count = reader.count
for record in reader[5:10]:  # 可以执行多次，直到将count数量的record读完，这里可以改造成并行操作
# 处理一条记录

不使用 with 表达式的写法：

reader = t.open_reader(partition='pt=test')
count = reader.count
for record in reader[5:10]:  # 可以执行多次，直到将count数量的record读完，这里可以改造成并行操作
# 处理一条记录

直接读取成 Pandas DataFrame：

with t.open_reader(partition='pt=test') as reader:
pd_df = reader.to_pandas()

写入表数据

类似于open_reader，table对象同样能执行open_writer来打开writer，并写数据。

使用with写法：

with t.open_writer(partition='pt=test') as writer:
records = [[111, 'aaa', True],                 # 这里可以是list
[222, 'bbb', False],
[333, 'ccc', True],
[444, '中文', False]]
writer.write(records)  # 这里records可以是可迭代对象

records = [t.new_record([111, 'aaa', True]),   # 也可以是Record对象
           t.new_record([222, 'bbb', False]),
           t.new_record([333, 'ccc', True]),
           t.new_record([444, '中文', False])]
writer.write(records)

如果分区不存在，可以使用 create_partition 参数指定创建分区，如：

with t.open_writer(partition='pt=test', create_partition=True) as writer:
records = [[111, 'aaa', True],                 # 这里可以是list
[222, 'bbb', False],
[333, 'ccc', True],
[444, '中文', False]]
writer.write(records)  # 这里records可以是可迭代对象

更简单的写数据方法是使用ODPS对象的write_table方法，例如：
```
ecords = [[111, 'aaa', True],                 # 这里可以是list
[222, 'bbb', False],
[333, 'ccc', True],
[444, '中文', False]]
o.write_table('test_table', records, partition='pt=test', create_partition=True)
```
说明
- 每次调用write_table，MaxCompute 都会在服务端生成一个文件。这一操作需要较大的时间开销，同时过多的文件会降低后续的查询效率。因此，建议您在使用write_table方法时，一次性写入多组数据，或者传入一个generator对象。
- write_table写表时会追加到原有数据。PyODPS不提供覆盖数据的选项，如果需要覆盖数据，需要手动清除原有数据。对于非分区表，需要调用table.truncate()，对于分区表，需要删除分区后再建立。

使用Arrow格式读写数据

Apache Arrow是一种跨语言的通用数据读写格式，支持在各种不同平台间进行数据交换。自2021年起， MaxCompute支持使用Arrow格式读取表数据，PyODPS则从0.11.2版本开始支持该功能。具体来说，如果在Python环境中安装pyarrow后，在调用open_writer时增加arrow=True参数，即可读写Arrow RecordBatch 。

import pandas as pd
import pyarrow as pa
with t.open_writer(partition='pt=test', create_partition=True, arrow=True) as writer:
records = [[111, 'aaa', True],
[222, 'bbb', False],
[333, 'ccc', True],
[444, '中文', False]]
df = pd.DataFrame(records, columns=["int_val", "str_val", "bool_val"])
# 写入 RecordBatch
batch = pa.RecordBatch.from_pandas(df)
writer.write(batch)
# 也可以直接写入 Pandas DataFrame
writer.write(df)