Índice

Search

  1. Preface
  2. Introducción a las transformaciones
  3. Puertos de transformación
  4. Memorias caché de transformaciones
  5. Transformación del validador de direcciones
  6. Transformación de agregación
  7. Transformación de asociación
  8. Transformación de excepción de registros incorrectos
  9. Transformación de conversión de mayúsculas y minúsculas
  10. Transformación de clasificador
  11. Transformación de comparación
  12. Transformación de consolidación
  13. Transformación de enmascaramiento de datos
  14. Transformación del Procesador de datos
  15. Transformación de decisión
  16. Transformación de excepción de registros duplicados
  17. Transformación de expresión
  18. Transformación de filtro
  19. Transformación de jerárquica a relacional
  20. Transformación de Java
  21. Referencia API de transformación de Java
  22. Expresiones de Java
  23. Transformación de incorporación
  24. Transformación de generador de claves
  25. Transformación de etiquetador
  26. Transformación de búsqueda
  27. Memorias caché de búsqueda
  28. Memoria caché de búsqueda dinámica
  29. Transformación de coincidencia
  30. Transformaciones de coincidencia en el análisis de campos
  31. Transformaciones de coincidencia en el análisis de identidad
  32. Transformación de fusión
  33. Transformación de normalizador
  34. Transformación de analizador
  35. Transformación de Python
  36. Transformación de rango
  37. Transformación de lectura
  38. Transformación de relacional a jerárquica
  39. Transformación de consumidor de servicio web REST
  40. Transformación de enrutador
  41. Transformación de generador de secuencia
  42. Transformación de ordenación
  43. Transformación de SQL
  44. Transformación de estandarizador
  45. Transformación de unión
  46. Transformación de estrategia de actualización
  47. Transformación de consumidor de servicio web
  48. Análisis de mensajes SOAP del servicio web
  49. Generación de mensajes SOAP del servicio web
  50. Transformación de media ponderada
  51. Transformación de escritura
  52. Delimitadores de transformación

Developer Transformation Guide

Developer Transformation Guide

Python Transformation Overview

Python Transformation Overview

Use the Python transformation to execute Python code in a mapping that runs on the Spark engine.
The Python transformation is a passive transformation that provides an interface to define transformation functionality using Python code. You reference the Python code and the resource files that you use in the Python code within the Python transformation.
You can use a Python transformation to implement a machine model on the data that you pass to the transformation. For example, you can use the Python transformation to write Python code that loads a pre-trained model. You can use the pre-trained model to classify input data or create predictions.
Before you can use the Python transformation, you must install Python and Jep and prepare the Spark engine to run the Python transformation.
The Python transformation is available for technical preview. Technical preview functionality is supported but is not production-ready. Informatica recommends that you use in non-production environments only.