Python 用 Azure Data Factory ライブラリ

Azure Data Factory を使用して、データの保管、移行、および処理を行うサービスを自動データ パイプラインにまとめます

Data Factory の詳細を確認し、Python クイックスタートを使用して、データ ファクトリとパイプラインの作成を開始してください。

管理モジュール

管理モジュールを使用して、ご利用のサブスクリプションで Data Factory インスタンスを作成し、管理します。

インストール

pip を使用してパッケージをインストールします。

pip install azure-mgmt-datafactory 

例

米国東部リージョンでご利用のサブスクリプション内に Data Factory を作成します。

from azure.common.credentials import ServicePrincipalCredentials
from azure.mgmt.resource import ResourceManagementClient
from azure.mgmt.datafactory import DataFactoryManagementClient
from azure.mgmt.datafactory.models import *
import time

#Create a data factory
subscription_id = '<Specify your Azure Subscription ID>'
credentials = ServicePrincipalCredentials(client_id='<Active Directory application/client ID>', secret='<client secret>', tenant='<Active Directory tenant ID>')
adf_client = DataFactoryManagementClient(credentials, subscription_id)

rg_params = {'location':'eastus'}
df_params = {'location':'eastus'}  

df_resource = Factory(location='eastus')
df = adf_client.factories.create_or_update(rg_name, df_name, df_resource)
print_item(df)
while df.provisioning_state != 'Succeeded':
    df = adf_client.factories.get(rg_name, df_name)
    time.sleep(1)

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