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Table des matières

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  1. Préface
  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 Normaliseur
  33. Transformation Fusion
  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 Fenêtre
  52. Transformation Écriture
  53. Délimiteurs de transformation

Guide de transformation Developer

Guide de transformation Developer

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Transformation Python

Transformation Python

La transformation Python est une transformation passive qui fournit une interface pour définir la fonctionnalité de transformation à l'aide du code Python. Vous référencez le code Python et les fichiers de ressources que vous utilisez dans le code Python de la transformation Python.
Vous pouvez utiliser une transformation Python pour implémenter un modèle de machine sur les données que vous transmettez à la transformation. Par exemple, vous pouvez utiliser la transformation Python pour écrire du code Python qui charge un modèle préconfiguré. Vous pouvez utiliser le modèle préconfiguré pour classer les données d'entrée ou pour créer des prédictions.
Avant de pouvoir utiliser la transformation Python sur le moteur Spark, vous devez installer Python sur la machine qui exécute le service d'intégration de données et configurer les propriétés avancées correspondantes de Spark dans la connexion Hadoop.
Pour plus d'informations sur l'installation de Python, consultez le
Guide de Data Engineering Integration
.
Vous ne pouvez exécuter la transformation Python sur le moteur Spark ou Databricks Spark. Vous ne pouvez pas exécuter la transformation Python dans l'environnement natif.
À partir de la version 10.4.0, la transformation Python est prise en charge pour l'évaluation technique sur le moteur Databricks Spark.
La fonctionnalité d'évaluation technique est prise en charge à des fins d'évaluation mais n'est pas garantie, ni prête pour la production. Informatica vous recommande de l'utiliser uniquement dans des environnements autres que de production. Informatica a l'intention d'inclure la fonctionnalité d'évaluation dans une prochaine version pour une utilisation en production, mais pourrait décider de ne pas le faire en fonction de l'évolution du marché ou des circonstances techniques. Pour plus d'informations, contactez le support client international Informatica.
Pour plus d'informations sur la transformation Python, consultez le
Guide de l'utilisateur de Data Engineering Integration
.