Metadata-Version: 2.1
Name: datafushion_plugins_python
Version: 1.0.0
Summary: DataFushion的python算法插件
Home-page: UNKNOWN
Author: 肖林朋
Author-email: 1553990434@qq.com
License: XiaoLinpeng Licence
Description: # DataFushion_Plugins_Python说明
        
        ## 1.简介
        
        针对Python算法在DataFushion平台使用所给出的插件,主要用于规范化算法的输入输出
        
        ## 2.使用
        
        - [x] Step1:引入datafushon包中的operation模块
        - [x] Step2:使用资源管理器进行数据拆解处理,并在其中实现自己需要实现的业务算法逻辑
        
        ```python
        from datafushion import operation
        
        
        if __name__ == '__main__':
            with operation() as destruction:
                input_data_struct_list = destruction['input_data_struct_list']
                param_map = destruction['param_map']
                param_multiply = float(param_map['multiply'])
        
                data_result = []
        
                for input_data_struct in input_data_struct_list:
                    file_input_mapping = input_data_struct['file_input_mapping']
                    data_list = input_data_struct['data_list']
                    field_x = file_input_mapping['x']
                    field_y = file_input_mapping['y']
                    for data in data_list:
                        sum_result = param_multiply * (float(data[field_x]) + float(data[field_y]))
                        res = {
                            "sum": sum_result
                        }
                        data_result.append(res)
        
                destruction['data_result'] = data_result
        ```
        
        注意:
        
        ------
        
        input_data_struct_list中包含了输入数据的封装,其类型为List
        
        其元素为字典类型,包含的属性为file_type,file_path,file_input_mapping,data_list
        
        算法需要使用的是file_input_mapping和data_list
        
        data_list是输入数据的字典列表
        
        file_input_mapping为输入数据字段的映射
        
        ------
        
        param_map为算法的参数字典
        
        ------
        
        在对数据进行业务算法处理完成后,需要将拆解的destruction中的data_result属性赋值为业务算法的最终数据结果
Platform: any
Description-Content-Type: text/markdown
