DatastoreOperations Classe
Rappresenta un client per l'esecuzione di operazioni in Archivi dati.
Non è consigliabile creare direttamente un'istanza di questa classe. È invece necessario creare MLClient e usare questo client tramite la proprietà MLClient.datastores
- Ereditarietà
-
azure.ai.ml._scope_dependent_operations._ScopeDependentOperationsDatastoreOperations
Costruttore
DatastoreOperations(operation_scope: OperationScope, operation_config: OperationConfig, serviceclient_2023_04_01_preview: AzureMachineLearningWorkspaces, **kwargs: Dict)
Parametri
- operation_scope
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationScope>
Variabili di ambito per le classi di operazioni di un oggetto MLClient.
- operation_config
- <xref:azure.ai.ml._scope_dependent_operations.OperationConfig>
Configurazione comune per le classi di operazioni di un oggetto MLClient.
- serviceclient_2022_10_01
- <xref:<xref:azure.ai.ml._restclient.v2022_10_01._azure_machine_learning_workspaces. AzureMachineLearningWorkspaces>>
Client del servizio per consentire agli utenti finali di operare sulle risorse dell'area di lavoro di Azure Machine Learning.
- serviceclient_2023_04_01_preview
Metodi
create_or_update |
Collega l'archivio dati passato all'area di lavoro o aggiorna l'archivio dati se esiste già. |
delete |
Elimina un riferimento all'archivio dati con il nome specificato dall'area di lavoro. Questo metodo non elimina l'archivio dati effettivo o i dati sottostanti nell'archivio dati. |
get |
Restituisce informazioni sull'archivio dati a cui fa riferimento il nome specificato. |
get_default |
Restituisce l'archivio dati predefinito dell'area di lavoro. |
list |
Elenca tutti gli archivi dati e le informazioni associate all'interno di un'area di lavoro. |
create_or_update
Collega l'archivio dati passato all'area di lavoro o aggiorna l'archivio dati se esiste già.
create_or_update(datastore: Datastore) -> Datastore
Parametri
Restituisce
Archivio dati collegato.
Tipo restituito
Esempio
Creare un esempio di archivio dati.
from azure.ai.ml.entities import AzureBlobDatastore
datastore_example = AzureBlobDatastore(
name="azure_blob_datastore",
account_name="sdkvnextclidcdnrc7zb7xyy", # cspell:disable-line
container_name="testblob",
)
ml_client.datastores.create_or_update(datastore_example)
delete
Elimina un riferimento all'archivio dati con il nome specificato dall'area di lavoro. Questo metodo non elimina l'archivio dati effettivo o i dati sottostanti nell'archivio dati.
delete(name: str) -> None
Parametri
Esempio
Eliminare l'esempio di archivio dati.
ml_client.datastores.delete("azure_blob_datastore")
get
Restituisce informazioni sull'archivio dati a cui fa riferimento il nome specificato.
get(name: str, *, include_secrets: bool = False) -> Datastore
Parametri
- include_secrets
- bool
Includere segreti dell'archivio dati nell'archivio dati restituito, impostazione predefinita su False
Restituisce
Archivio dati con il nome specificato.
Tipo restituito
Esempio
Ottenere un esempio di archivio dati.
ml_client.datastores.get("azure_blob_datastore")
get_default
Restituisce l'archivio dati predefinito dell'area di lavoro.
get_default(*, include_secrets: bool = False) -> Datastore
Parametri
- include_secrets
- bool
Includere segreti dell'archivio dati nell'archivio dati restituito, impostazione predefinita su False
Restituisce
Archivio dati predefinito.
Tipo restituito
Esempio
Ottenere l'esempio predefinito dell'archivio dati.
ml_client.datastores.get_default()
list
Elenca tutti gli archivi dati e le informazioni associate all'interno di un'area di lavoro.
list(*, include_secrets: bool = False) -> Iterable[Datastore]
Parametri
- include_secrets
- bool
Includere segreti dell'archivio dati in archivi dati restituiti, impostazione predefinita su False
Restituisce
Iteratore come l'istanza degli oggetti Datastore
Tipo restituito
Esempio
Esempio di archivio dati elenco.
ml_client.datastores.list()
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