Python 用 Azure Data Factory ライブラリAzure Data Factory libraries for Python

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Compose data storage, movement, and processing services into automated data pipelines with Azure Data Factory

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。Learn more about Data Factory and get started with the Create a data factory and pipeline using Python quickstart.

管理モジュールManagement module

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。Create and manage Data Factory instances in your subscription with the management module.

インストールInstallation

pip を使用してパッケージをインストールします。Install the package with pip:

pip install azure-mgmt-datafactory 

例Example

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。Create a Data Factory in your subscription on the East US region.

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)