Python 2官方即将停止维护，MaxCompute支持Python 3。MaxCompute使用的Python 3版本为CPython-3.7.3。本文为您介绍如何通过MaxCompute Python 3 UDF创建UDF、UDAF和UDTF三种函数。

使用限制

Python 3与Python 2不兼容。由于在一个SQL作业中，只能选定Python 3或Python 2版本来执行，所以在您使用Python 3之前，需要考虑兼容性问题，在一个SQL里不允许同时使用Python 3和Python 2。

开启Python 3

只有作业级别支持Python 3。您在通过Python 3执行SQL语句时，增加如下命令，即可开启Python 3。 
set odps.sql.python.version=cp37;

第三方库

MaxCompute Python UDF支持第三方库，Python 2运行环境中安装了第三方库Numpy，作为标准库的补充。

MaxCompute内置的Python 3运行环境中未安装第三方库Numpy。如果您需要使用Numpy的UDF，请手动上传Numpy的WHEEL包。从PyPI或镜像下载Numpy包时，包的文件名为numpy-<版本号>-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whl。上传包的操作请参见资源操作或Python UDF使用第三方包。

Python 2 UDF迁移

Python 2官方即将停止维护，建议您根据项目类型执行迁移操作：
  • 全新项目：适用于新项目空间，或者第一次使用Python编写UDF的项目空间。建议所有的Python UDF都直接使用Python 3编写。
  • 存量项目：适用于使用了大量Python 2 UDF的项目空间，请您谨慎开启Python 3。因为在一个SQL中不允许同时使用Python 3和Python 2 。如果您计划逐步将所有Python 2 UDF迁移成Python 3 UDF，推荐如下方法：
    • 新作业和新UDF：使用Python 3编写，设置作业级别开启Python 3。
    • Python 2 UDF：改写Python 2 UDF，使其可以同时兼容Python 2和Python 3。改写方法请参见将Python 2代码移植到Python 3。
      说明 如果您需要编写公共UDF，并为多个项目空间授权，建议同时兼容Python 2和Python 3。

参数与返回值

参数与返回值的指定方式如下。 
@odps.udf.annotate(signature)

Python UDF支持的MaxCompute SQL数据类型包括BIGINT、STRING、DOUBLE、BOOLEAN、DATETIME、DECIMAL、复杂数据类型（ARRAY、MAP和STRUCT）和复杂数据类型嵌套。在执行SQL语句前，必须确定所有函数的参数类型和返回值类型，因此对于Python这一动态类型语言，需要通过对UDF类加Decorator的方式指定函数签名。

函数签名Signature通过字符串指定，命令格式如下。 
arg_type_list '->' type_list
arg_type_list: type_list | '*' | '' | 'char(n)' | 'varchar(n)'
type_list: [type_list ','] type
type: 'bigint' | 'string' | 'double' | 'boolean' | 'datetime' | 'float' | 'binary' | 'date' | 'decimal' | 'decimal(precision,scale)'
  • 箭头左边表示参数类型，右边表示返回值类型。
  • 只有UDTF的返回值可以是多列，UDF和UDAF只能返回一列。
  • 星号（*）代表变长参数。使用变长参数时，UDF、UDTF和UDAF可以匹配任意输入参数。
  • 如果项目空间使用2.0数据类型版本，decimal可以设置precision和scale，复杂类型写法请参见2.0数据类型版本。
  • 返回值暂不支持CHAR和VARCHAR类型。
合法的函数签名Signature示例如下。 
'bigint,double->string'            # 参数类型为BIGINT、DOUBLE，返回值类型为STRING。
'bigint,boolean->string,datetime'  # UDTF参数类型为BIGINT、BOOLEAN，返回值类型为STRING，DATETIME。
'*->string'                        # 变长参数，输入参数类型任意，返回值类型为STRING。
'->double'                         # 参数为空，返回值类型为DOUBLE。
'array<bigint>->struct<x:string, y:int>' # 参数类型为ARRAY<BIGINT>，返回值类型为STRUCT<x:STRING, y:BIGINT>。
'->map<bigint, string>'            # 参数为空，返回值类型为MAP<INT, STRING>。

查询语义解析阶段会检查不符合函数签名的用法，并返回错误，禁止执行此函数。执行时，UDF函数的参数会以函数签名指定的类型传入。返回值类型也要与函数签名指定的类型一致，否则检查到类型不匹配时也会报错。

MaxCompute SQL数据类型对应的Python类型如下。
MaxCompute SQL Type Python 3 Type
BIGINT INT
STRING UNICODE
DOUBLE FLOAT
BOOLEAN BOOL
DATETIME DATETIME.DATETIME
FLOAT FLOAT
CHAR UNICODE
VARCHAR UNICODE
BINARY BYTES
DATE DATETIME.DATE
DECIMAL DECIMAL.DECIMAL
ARRAY LIST
MAP DICT
STRUCT COLLECTIONS.NAMEDTUPLE
说明
  • DATETIME类型对应的Python类型是INT，值为Epoch UTC Time起至今的毫秒数。您可以通过Python标准库中的DATETIME模块处理日期时间类型。
  • odps.udf.int(value,[silent=True])增加了参数silent。当silent为True时，如果value无法转为INT，则会返回None（不会返回异常）。
  • NULL值对应Python的None。

UDF

定义一个New-style Class，通过 evaluate方法，即可实现Python UDF。 
from odps.udf import annotate
@annotate("bigint,bigint->bigint")
class MyPlus(object):
   def evaluate(self, arg0, arg1):
       if None in (arg0, arg1):
           return None
       return arg0 + arg1
说明 Python UDF必须通过 annotate指定函数签名。

UDAF

  • class odps.udf.BaseUDAF：继承此类实现Python UDAF。
  • BaseUDAF.new_buffer()：返回聚合函数的中间值的buffer。buffer必须是Marshal对象（例如LIST、DICT），并且buffer的大小不应该随数据量递增。在极限情况下，buffer在执行对象序列化后的大小不应该超过2 MB。
  • BaseUDAF.iterate(buffer[, args, ...])：将args聚合到中间值buffer中。
  • BaseUDAF.merge(buffer, pbuffer)：将两个中间值buffer聚合到一起，即将pbuffer合并到buffer中。
  • BaseUDAF.terminate(buffer)：将中间值buffer转换为MaxCompute SQL的基本类型。
使用UDAF计算平均值的示例如下。 
@annotate('double->double')
class Average(BaseUDAF):
    def new_buffer(self):
        return [0, 0]
    def iterate(self, buffer, number):
        if number is not None:
            buffer[0] += number
            buffer[1] += 1
    def merge(self, buffer, pbuffer):
        buffer[0] += pbuffer[0]
        buffer[1] += pbuffer[1]
    def terminate(self, buffer):
        if buffer[1] == 0:
            return 0.0
        return buffer[0] / buffer[1]

UDTF

  • class odps.udf.BaseUDTF：Python UDTF的基类。您可以继承此类实现process或close等方法。
  • BaseUDTF.__init__()：初始化方法。继承类如果需要实现此方法，必须在一开始调用基类的初始化方法super(BaseUDTF, self).__init__()。init方法在整个UDTF生命周期中只会被调用一次，即在处理第一条记录之前。当UDTF需要保存内部状态时，可以通过此方法初始化所有状态。
  • BaseUDTF.process([args, ...])：此方法由MaxCompute SQL框架调用，SQL中每一条记录都会调用一次process，process的参数为SQL语句中指定的UDTF输入参数。
  • BaseUDTF.forward([args, ...])：UDTF的输出方法。此方法由用户代码调用。每调用一次forward，便会输出一条记录。 forward的参数为SQL语句中指定的UDTF的输出参数。
  • BaseUDTF.close()：UDTF的结束方法。此方法由MaxCompute SQL框架调用，并且只会被调用一次，即在处理完最后一条记录之后。
UDTF的示例如下。 
#coding:utf-8
# explode.py
from odps.udf import annotate
from odps.udf import BaseUDTF
@annotate('string -> string')
class Explode(BaseUDTF):
   #将string按逗号分隔输出成多条记录。
   def process(self, arg):
       props = arg.split(',')
       for p in props:
           self.forward(p)
说明 Python UDTF可以不通过 annotate指定参数类型和返回值类型。这样，在SQL中使用函数时可以匹配任意输入参数，但无法推导返回值类型，所有输出参数都将被视为STRING类型。因此在调用 forward时，必须将所有输出值转换为STRING类型。

引用资源

Python UDF可以通过odps.distcache模块引用资源文件，支持引用文件资源和表资源。

  • odps.distcache.get_cache_file(resource_name, mode)：以指定打开模式返回指定资源的内容。
    • resource_name支持STRING类型，对应当前Project中已存在的资源表名。如果资源名非法或者没有相应的资源，会返回异常。
    • mode支持STRING类型，默认值为't'。当mode为't'时以文本格式打开文件，当mode为'b'时以二进制格式打开文件。
    • 返回值为File-like对象。在使用完此对象后，您需要调用close方法释放打开的资源文件。
    示例如下。 
    @annotate('bigint->string')
class DistCacheExample(object):
def __init__(self):
    cache_file = get_cache_file('test_distcache.txt')
    kv = {}
    for line in cache_file:
        line = line.strip()
        if not line:
            continue
        k, v = line.split()
        kv[int(k)] = v
    cache_file.close()
    self.kv = kv
def evaluate(self, arg):
    return self.kv.get(arg)
  • odps.distcache.get_cache_table(resource_name)：返回指定资源表的内容。
    • resource_name支持BIGINT、STRING、DOUBLE、BOOLEAN、DATETIME、FLOAT、CHAR、VARCHAR、BINARY、DATE、DECIMAL、ARRAY、MAP和STRUCT数据类型。对应当前Project中已存在的资源表名。如果资源名非法或者没有相应的资源，会返回异常。
    • 返回值为Generator类型，调用者通过遍历获取表的内容，每次遍历得到的是以数组形式存在的表中的一条记录。
示例如下。 
from odps.udf import annotate
from odps.distcache import get_cache_table
@annotate('->string')
class DistCacheTableExample(object):
    def __init__(self):
        self.records = list(get_cache_table('udf_test'))
        self.counter = 0
        self.ln = len(self.records)
    def evaluate(self):
        if self.counter > self.ln - 1:
            return None
        ret = self.records[self.counter]
        self.counter += 1
        return str(ret)