Python API

Python API參考

用表中的鏈接下載或顯示功能存儲Python API參考。確定你的磚的預裝版本運行時ML版本,看看特性兼容性矩陣存儲。

Python包

磚特性存儲api可以通過Python客戶機包“databricks-feature-store”。客戶端是可用的PyPI對機器學習和預裝在磚運行時。運行時包括一個參考的客戶端版本,查看特性兼容性矩陣存儲。

在磚安裝客戶端運行時:

%皮普安裝磚- - - - - -功能- - - - - -商店

安裝客戶端在本地Python環境:

皮普安裝磚- - - - - -功能- - - - - -商店

支持場景

磚,包括磚運行時對機器學習和數據磚運行時,您可以:

• 創建、讀和寫功能表。

• 火車和評分模型特性數據。

• 發布功能表為實時在線商店服務。

從本地環境或環境外部磚,您可以:

• 發展同本地IDE支持的代碼。

• 單元測試使用模擬框架。

• 編寫集成測試是在磚上運行。

限製

客戶端庫隻能運行在磚上,包括磚運行時和磚的運行時機器學習。它不支持電話功能存儲api從本地環境,或者從一個環境磚。

使用功能的存儲單元測試的客戶端

你可以在本地安裝特性存儲客戶端來幫助運行單元測試。

例如,驗證方法update_customer_features正確的電話FeatureStoreClient.write_table,你可以寫:

從unittest.mock進口MagicMock,補丁從my_feature_update_module進口update_customer_features從databricks.feature_store進口FeatureStoreClient@patch。對象(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()#功能正在測試mock_write_table。assert_called_once_with(的名字=“recommender_system.customer_features”,df=customer_features_df,模式=“合並”)

使用該特性存儲集成測試客戶端

您可以運行集成測試與功能存儲客戶數據磚。有關詳細信息,請參見開發工具和指南:使用CI / CD。

使用功能客戶端存儲在一個集成開發環境(IDE)

您可以使用與IDE特性存儲客戶端軟件開發與磚。有關詳細信息,請參見使用dbx Visual Studio代碼。