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Funzioni

Il calcolo che l'SQL non sa dire, scritto in Python

Una funzione è codice Python del tuo progetto, eseguito dai nodi dei flussi su una base fissa e isolata. Riceve tabelle, restituisce una tabella, e gira uguale in cloud e sul nodo.

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Funzione · deviazione_zv3
def transform(inputs, params, ctx):
    rows = inputs["rows"].copy()
    col = params["column"]
    rows["z"] = (rows[col] - rows[col].mean()) / rows[col].std()
    return {"rows": rows}

Ingresso rows · tabella

Uscita rows · tabella

pandas · scikit-learn · senza rete

Esempio illustrativo

Python dove serve, sullo stesso dato

  • Una base fissa e nota

    numpy, pandas, pyarrow, scipy, scikit-learn, onnxruntime e joblib. Senza rete e senza installazioni, così il risultato è lo stesso ovunque giri.

  • Tabelle in, tabella out

    Gli ingressi arrivano come DataFrame pandas e la funzione restituisce le sue righe. Il contratto dichiara colonne e parametri, e il flusso lo verifica.

  • Provala su un campione

    Dalla scheda Prova esegui la versione salvata su un campione di dati, prima che finisca in un flusso.

  • Versioni e approvazione

    Ogni salvataggio è una versione. Il codice del progetto in un flusso richiede l'approvazione di un amministratore.

Come si scrive una funzione

  1. 01

    Scrivi il codice

    Nel Laboratorio scrivi la funzione nella scheda Codice. Athena, modulo AI separato, può bozzare il codice.

  2. 02

    Dichiara il contratto

    Indichi che tabelle entrano e che colonne escono, più i parametri. I parametri diventano il modulo del nodo nel flusso.

  3. 03

    Mettila in un flusso

    La funzione diventa un nodo di un flusso, che la esegue a orario o sui dati nuovi.

In dettaglio

Linguaggio
Python.
Librerie
numpy, pandas, pyarrow, scipy, scikit-learn, onnxruntime, joblib.
Isolamento
Nessuna rete e nessuna installazione di pacchetti.
Dove gira
Uguale nei flussi in cloud e sul nodo, su amd64 e arm64.
Ingressi e uscite
Tabelle come DataFrame pandas; si restituisce una tabella.
Può fare
Calcolare indici e deviazioni, o addestrare un modello scikit-learn sui dati che riceve.

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Domande frequenti

No. La base è fissa: le librerie sono quelle elencate e non si installano pacchetti. È ciò che rende l'esecuzione identica in cloud e sul nodo.

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