Python 関数のはじめに

このドキュメントでは、Palantir プラットフォームで Python 関数を使用するための準備手順を説明します。Python 関数リポジトリの作成、関数のコミットと公開、ライブプレビューでのテストなどの方法を学びます。

Python 関数リポジトリを作成する

任意のプロジェクトに移動し、+ 新規 > リポジトリを選択して、新しいコードリポジトリを作成します。Python関数テンプレートを選択して、リポジトリを初期化します。コストを最小限に抑えるため、Workshop やオントロジーベースのアプリケーションで使用するすべての関数を1つのリポジトリにまとめることを推奨します。

リポジトリを作成したら、python-functions/python/python-functions/my_function.py ファイルに移動します。

リポジトリを探索する

リポジトリは、次のような関数の例を含む my_function.py ファイルで初期化されます。

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from functions.api import function, String

@function
def my_function() -> String:
    return "Hello World!"

この関数は、次の制約に従っています。

• Python 関数として認識されるには、functions.api パッケージの @function デコレーターを関数に付ける必要があります。複数の Python ファイルを用意し、各ファイルに複数の関数を定義できますが、_このデコレーターが付いた関数のみ_が Python 関数として登録されます。
• 関数では、すべての入力のデータ型と出力のデータ型を、functions API パッケージのデータ型または対応する Python のデータ型を使用して宣言する必要があります。たとえば、上の例の出力タイプは functions API の String として宣言されていますが、対応する Python のデータ型である str として宣言することもできます。

引数のデータ型を API のデータ型（たとえば String）で宣言しても、実行時には対応する Python のデータ型（この例では str）が関数に渡されます。

Python 関数のデータ型の全体的な説明については、データ型のリファレンスドキュメントを参照してください。

リポジトリに Python パッケージを追加するには、Python ライブラリを探して使用するで説明されているように、ライブラリサイドパネルを使用します。

ライブプレビューでテストする

新しい関数を追加すると、関数ヘルパーですぐに実行できます。画面の左下から関数ヘルパーを開き、ライブプレビューを選択します。add_seconds_to_datetime 関数を選び、入力値を入力し、実行を選択してコードを実行します。

右上のコミットを選択して、リポジトリの master ブランチに変更をコミットします。

関数をコミットして公開する

関数を記述したら（または用意されている関数の例のいずれかのコメントを解除したら）、以下の手順でコミットして公開します。

1. ソースコントロールタブでコミットを選択し、コミットメッセージを追加して、変更をコミットします。
2. 画面上部中央のブランチタブを選択し、タグとリリースを選択します。
3. 新しいタグを選び、リリースのバージョンを指定します。

4. タグとリリースを選択し、リリースの処理が完了するまで待ちます。

5. チェックが成功したら、コードタブを選択し、ページ下部の関数タブを開きます。結果に my_function が表示されます。

6. 関数を選択し、実行を選んで、公開した関数を実行します。

別の関数を追加する

次に、このリポジトリにより複雑な関数を追加して、テストと公開を行います。以下のコードをコピーして、my_function ファイルの末尾に貼り付けます。

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from functions.api import function, String
from datetime import datetime, timedelta

@function
def add_seconds_to_datetime(start_time: datetime, elapsed_millis: int) -> str:
    dt = start_time + timedelta(milliseconds=elapsed_millis)
    return dt.isoformat()

プラットフォームで Python 関数を使用する方法の例については、Pipeline Builder で Python 関数を使用するおよび Workshop で Python 関数を使用するのドキュメントを参照してください。