Table des matières

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  1. Preface
  2. Introduction aux transformations
  3. Ports de transformation
  4. Caches de transformation
  5. Transformation Outil de validation des adresses
  6. Transformation Agrégation
  7. Transformation Association
  8. Transformation Exception d'enregistrements incorrects
  9. Transformation Convertisseur de casse
  10. Transformation Classeur
  11. Transformation Comparaison
  12. Transformation Consolidation
  13. Transformation Masquage des données
  14. Transformation Processeur de données
  15. Transformation Décision
  16. Transformation Exception d'enregistrements dupliqués
  17. Transformation Expression
  18. Transformation filtre
  19. Transformation Hiérarchique à relationnel
  20. Transformation Java
  21. Référence de l'API de transformation Java
  22. Expressions Java
  23. Transformation jointure
  24. Transformation Générateur de clés
  25. Transformation Libellé
  26. Transformation Recherche
  27. Caches de recherche
  28. Cache de recherche dynamique
  29. Transformation Correspondance
  30. Transformations Correspondance dans l'analyse de champ
  31. Transformations de correspondance dans l'analyse d'identité
  32. Transformation Fusion
  33. Transformation Normaliseur
  34. Transformation Analyseur
  35. Transformation Python
  36. Transformation Rang
  37. Transformation Lecture
  38. Transformation Relationnel à hiérarchique
  39. Transformation Consommateur de service Web REST
  40. Transformation Routeur
  41. Transformation Générateur de séquence
  42. Transformation Trieur
  43. Transformation SQL
  44. Transformation Normalisation
  45. Transformation Union
  46. Transformation Stratégie de mise à jour
  47. Transformation Consommateur de service Web
  48. Analyse des messages SOAP du service Web
  49. Génération des messages SOAP du service Web
  50. Transformation moyenne pondérée
  51. Transformation Écriture
  52. Délimiteurs de transformation

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.