配置Python节点实现任务周期性调度-大数据开发治理平台 DataWorks-阿里云-大数据开发治理平台 DataWorks(DataWorks)-阿里云帮助中心

Python节点支持Python3语法（不支持Python2语法），您可以在该节点中直接使用Python代码，并进行作业的周期性调度。本文为您介绍如何通过DataWorks实现Python任务的配置和调度。

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：创建调度工作流的节点。

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。

步骤一：开发Python节点

Python节点开发。

编辑Python代码。

以下代码为简单的冒泡排序。

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    # 外层循环控制每一次遍历
    for i in range(n):
        # 内层循环进行相邻元素的比较和交换
        for j in range(0, n-i-1):
            # 如果当前元素大于下一个元素，则交换
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr

# 测试代码
if __name__ == "__main__":
    example_list = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
    sorted_list = bubble_sort(example_list)
    print("排序后的列表:", sorted_list)

完成代码开发后，在右侧单击运行配置，选择调试运行所需的资源组等配置后，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。详情请参见：使用Serverless资源组。
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。
（可选）配置调度参数。

Python节点通过命令行方式接收调度参数。您可以在调度参数配置区域按顺序添加参数值，多个参数使用空格分隔。在代码中通过sys.argv[1]、sys.argv[2]等索引依次获取参数值。

说明
Python节点与PyODPS节点不同，不支持通过变量名直接引用参数（如 $var1），必须使用sys.argv显式读取。
- 定义参数示例
```
$[yyyymmdd] abc
```
- 使用参数示例
```
import sys

# 打印所有接收到的参数
print("当前接收的全部参数：", sys.argv)

# 获取第一个和第二个参数
param1 = sys.argv[1]
param2 = sys.argv[2]
print("参数1:", param1)
print("参数2:", param2)
```
更多调度参数配置说明，请参见调度参数来源及其表达式。
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。

步骤二：节点发布与运维

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。
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。

个人开发环境开发任务

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

通过关联角色运行节点

支持配置节点关联角色，使用特定RAM角色运行节点任务，实现权限的细粒度控制和安全管控。