Python节点

前提条件

• RAM账号添加至对应空间（可选）。

  进行任务开发的RAM账号已被添加至对应工作空间中，并具有开发或空间管理员（权限较大，谨慎添加）角色权限。添加成员并授权，详情请参见为工作空间添加空间成员。

• 对应空间已绑定Serverless资源组。详情请参见：使用Serverless资源组。

• 进行Python节点开发前，需创建对应的Python节点，详情请参见：创建周期任务。

注意事项

• 运行该任务时，若使用Serverless资源组，单任务支持最大配置64CU，但建议不超过16CU，以避免CU过大导致资源不足，影响任务启动。

• Python节点仅具备Python代码基础运行环境，如您需要在Python代码中引用第三方包，请创建自定义镜像，在镜像中安装相关依赖后，再运行Python节点。

开发Python节点

1. Python节点开发。

   通用Python节点中的参数无需声明参数名，以sys.argv[参数序号]（参数序号由小到大，依次递增）获取调度参数，在调度参数中配置参数值，多个参数取值使用空格分隔。

   

   例如，本示例中：

   • sys.argv[1]赋值当前时间：$[yyyymmdd]。

   • sys.argv[2]手动赋值为固定值：Hello DataWorks。

   说明

   如需获取上游节点的输出参数，您需要在调度配置 > 节点上下文参数 > 节点输入参数中添加参数，设置参数值为上游节点的输出参数。

2. 完成代码开发后，在右侧单击调试配置，选择调试运行所需的资源组、调度参数等配置后，即可单击运行按钮，对代码进行测试运行。

   说明

   Python节点的调试和调度仅支持使用Serverless资源组，请确保当前工作空间已绑定Serverless资源组。

3. 完成Python节点脚本开发与测试后，需对Python节点进行调度配置，以实现Python节点的周期运行。

4. 完成任务调度配置后，需对节点进行保存后，才可进行下一步操作。

节点发布与运维

1. 完成调度配置后，即可对已完成的Python节点提交发布至生产环境，详情请参见：节点/工作流发布。

2. 发布完成的任务，将按照您配置的任务调度进行周期运行，可在运维中心 > 任务运维 > 周期任务运维 > 周期任务中查看已发布的周期任务，并对任务进行运维操作，详情请参见：运维中心入门。

通过Python节点访问OSS或NAS上的数据

DataWorks支持创建OSS或NAS类型的数据集，然后在Python节点开发中使用数据集，实现Python节点运行过程中读写OSS或NAS存储中的数据。

调用Python代码

个人开发环境支持Python编程，如需使用个人开发环境调试Python节点任务，详情请参见个人开发环境。