Python API

Python API参考

用表中的链接下载或显示功能存储Python API参考。确定你的砖的预装版本运行时ML版本,看看特性兼容性矩阵存储。

Python包

砖特性存储api可以通过Python客户机包“databricks-feature-store”。客户端是可用的PyPI对机器学习和预装在砖运行时。运行时包括一个参考的客户端版本,查看特性兼容性矩阵存储。

在砖安装客户端运行时:

%皮普安装砖- - - - - -功能- - - - - -商店

安装客户端在本地Python环境:

皮普安装砖- - - - - -功能- - - - - -商店

支持场景

砖,包括砖运行时对机器学习和数据砖运行时,您可以:

• 创建、读和写功能表。

• 火车和评分模型特性数据。

• 发布功能表为实时在线商店服务。

从本地环境或环境外部砖,您可以:

• 发展同本地IDE支持的代码。

• 单元测试使用模拟框架。

• 编写集成测试是在砖上运行。

限制

客户端库只能运行在砖上,包括砖运行时和砖的运行时机器学习。它不支持电话功能存储api从本地环境,或者从一个环境砖。

使用功能的存储单元测试的客户端

你可以在本地安装特性存储客户端来帮助运行单元测试。

例如,验证方法update_customer_features正确的电话FeatureStoreClient.write_table,你可以写:

从unittest.mock进口MagicMock,补丁从my_feature_update_module进口update_customer_features从databricks.feature_store进口FeatureStoreClient@patch。对象(FeatureStoreClient,“write_table”)@patch(“my_feature_update_module.compute_customer_features”)deftest_something(compute_customer_features,mock_write_table):customer_features_df=MagicMock()compute_customer_features。return_value=customer_features_dfupdate_customer_features()#功能正在测试mock_write_table。assert_called_once_with(的名字=“recommender_system.customer_features”,df=customer_features_df,模式=“合并”)

使用该特性存储集成测试客户端

您可以运行集成测试与功能存储客户数据砖。有关详细信息,请参见开发工具和指南:使用CI / CD。

使用功能客户端存储在一个集成开发环境(IDE)

您可以使用与IDE特性存储客户端软件开发与砖。有关详细信息,请参见使用dbx Visual Studio代码。