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Índice

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  1. Prólogo
  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 normalizador
  33. Transformación de fusión
  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 ventana
  52. Transformación de escritura
  53. Delimitadores de transformación

Guía de transformaciones de Developer

Guía de transformaciones de Developer

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Transformación de Python

Transformación de Python

La transformación de Python es una transformación pasiva que proporciona una interfaz para definir la funcionalidad de las transformaciones mediante código de Python. Se hace referencia al código de Python y a los archivos de recursos que se usan en el código de Python desde la transformación de Python.
Puede utilizar una transformación de Python para implementar un modelo de equipo en los datos que se transmiten a la transformación. Por ejemplo, puede usar la transformación de Python para escribir código de Python que cargue un modelo previamente entrenado. El modelo previamente entrenado se puede usar para clasificar los datos de entrada o para crear predicciones.
Para poder usar la transformación de Python en el motor de Spark, debe instalar Python en el equipo del servicio de integración de datos y configurar las propiedades avanzadas de Spark correspondientes en la conexión de Hadoop.
Para obtener más información sobre la instalación de Python, consulte la
Guía de Data Engineering Integration
.
Solo puede ejecutar la transformación de Python en el motor de Spark o de Databricks Spark. La transformación de Python no se puede ejecutar en el entorno nativo.
Desde la versión 10.4.0, la transformación de Python se admite para la vista previa técnica en el motor de Databricks Spark.
La funcionalidad de vista previa técnica se puede utilizar con fines de evaluación, pero no se garantiza ni está preparada para usarla en producción. Informatica recomienda utilizarla solo en entornos que no sean de producción. Informatica tiene la intención de incluir la funcionalidad de vista previa en una próxima versión para poder usarla en producción, pero podría decidir no hacerlo en función de cuáles sean los requisitos del mercado o las circunstancias técnicas en ese momento. Para obtener más información, póngase en contacto con el servicio internacional de atención al cliente de Informatica.
Para obtener más información acerca de la transformación de Python, consulte la
Guía del usuario de Data Engineering Integration
.