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azure - Azure ML 中的参数化 SQL 查询

问题描述

背景：似乎有一种方法可以DataPath使用PipelineParameter https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/machine-learning-pipelines/intro-to-pipelines/aml-pipelines进行参数化-展示数据路径和管道参数.ipynb

但我想用 PipelineParameter 参数化我的 SQL 查询，例如，用这个查询

sql_query = """
SELECT id, foo, bar FROM baz
WHERE baz.id BETWEEN 10 AND 20
"""
dataset = Dataset.Tabular.from_sql_query((sql_datastore, sql_query))

我想使用 PipelineParameter 来参数化10和20asparam_1和param_2. 这可能吗？

标签： azureazure-sql-databaseazuremlazureml-python-sdk

解决方案

找到了一种方法来做到这一点：

将您的参数传递给 PythonScriptStep

param_1 = PipelineParameter(name='min_id', default_value=5)
param_2 = PipelineParameter(name='max_id', default_value=10)
sql_datastore = "sql_datastore"
step = PythonScriptStep(script_name='script.py', arguments=[param_1, param_2, 
sql_datastore])

在脚本.py

min_id_param = sys.argv[1]
max_id_param = sys.argv[2]
sql_datastore_name = sys.argv[3]
query = """
SELECT id, foo, bar FROM baz
WHERE baz.id BETWEEN {} AND {}
""".format(min_id_param, max_id_param)
run = Run.get_context()
sql_datastore = Datastore.get(run.experiment.workspace, sql_datastore_name)
dataset = Dataset.Tabular.from_sql_query((sql_datastore, query))

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