Sumário

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  1. Preface
  2. Introdução às Transformações
  3. Portas de Transformação
  4. Caches de Transformação
  5. Transformação de Validador de Endereço
  6. Transformação de Agregador
  7. Transformação de Associação
  8. Transformação de Exceção de Registro Inválido
  9. Transformação de Conversor de Maiúsculas/Minúsculas
  10. Transformação de Classificador
  11. Transformação de Comparação
  12. Transformação de Consolidação
  13. Transformação de Mascaramento de Dados
  14. Transformação do Processador de Dados
  15. Transformação de Decisão
  16. Transformação de Exceção de Registro Duplicado
  17. Transformação de Expressão
  18. Transformação de Filtro
  19. Transformação Hierárquica para Relacional
  20. Transformação Java
  21. Referência da API da transformação Java
  22. Expressões Java
  23. Transformação de Associador
  24. Transformação de Gerador de Chaves
  25. Transformação de Rotulador
  26. Transformação de Pesquisa
  27. Caches de Pesquisa
  28. Cache de Pesquisa Dinâmica
  29. Transformação de Correspondência
  30. Transformações de Correspondência na Análise de Campos
  31. Transformações de Correspondência na Análise de Identidade
  32. Transformação de Mesclagem
  33. Transformação Normalizador
  34. Transformação de Analisador
  35. Transformação de Python
  36. Transformação de Classificação
  37. Transformação de Leitura
  38. Transformação de Relacional para Hierárquica
  39. Transformação de Consumidor de Serviço da Web REST
  40. Transformação de Roteador
  41. Transformação de Gerador de Sequência
  42. Transformação de Ordenador
  43. Transformação SQL
  44. Transformação de Padronizador
  45. Transformação de União
  46. Transformação de Estratégia de Atualização
  47. Transformação de Consumidor de Serviço da Web
  48. Analisando Mensagens SOAP de Serviços da Web
  49. Gerando Mensagens SOAP de Serviços da Web
  50. Transformação de Média Ponderada
  51. Transformação de Gravação
  52. Delimitadores de Transformação

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.