[DAY19] 用 Azure Machine Learning SDK 建立 Datastore

DAY19 用 Azure Machine Learning SDK 建立 Datastore

我们在前面使用了图形化介面，点一点就建立好我们 Azure Machine Learning（下称 AML）的 Datastore。今天我们就来使用 SDK 建立 Datastore 吧！

AML SDK 建立 Datastore

我们一样要先有 Workspace，把昨天建立好的呼叫出来吧！

from azureml.core import Workspace
ws = Workspace.from_config()

我们可以用 get_default_datastore() 来列出预设的 Datastore。

datastore = ws.get_default_datastore()

或是使用 ws.datastores，可以印出里面已经有的 Datastore。
我们在第三天的时候，有为了 Datastore 建立好一个 Blob，我们就用那个 Blob 来建立一个 Datastore 吧！要建立从 Blob 建立一个 Datastore，我们要用 Datastore.register_azure_blob_container()。注意到这里要 import Datastore 哦！

from azureml.core import Datastore

Datastore.register_azure_blob_container(
    workspace=ws,
    datastore_name='<datastore-name>', #你要的 Datastore 名称，这里我取名叫做 datastore_sdk
    container_name='<container-name>', #你 blob 里的 container 名称
    account_name='<account-name>', #你 storage account 的名称
    account_key='<account-key>', #你的 Access key，忘记这是什麽的话请去看 Day04
)

建立 Datastore 後，我们进到 Workspace 的图形化介面看一下，是不是真的已经建立成功了。如下图。
当然也可以透过 SDK 去印出来，看看刚刚的 Datastore 是否已经建立。我们使用 ws.datastores.get("您的datastore名称")，就会看到印出下面那个 JSON，就是代表你已经建成功啦！

{
  "name": "datastore_sdk",
  "container_name": "ironmandatablob",
  "account_name": "ironmandata",
  "protocol": "https",
  "endpoint": "core.windows.net"
}

或者你不用 get，也可以用 ws.datastores['您的datastore名称']，也可以印出和上面一样的东西。

Datastore 其他操作

除了用 Blob 来注册之外，还有下列可以注册哦！

Azure Data Lake (Gen1 or Gen2)
Azure File Share
Azure MySQL
Azure PostgreSQL
Azure SQL
Azure Databricks File System

我们还可以把 Datastore 里的资料，下载到本机端哦！

datastore = ws.datastores.get("datastore_sdk")

datastore.download(
    "./",  # 你本地端的资料夹
    prefix='titanic.csv', # Datastore 里的档案路径
    overwrite=False, # 是否要 overwrite
)

可以下载，当然也可以上传哦！

datastore = ws.datastores.get("datastore_sdk")

datastore.upload_files(
    "./titanic.csv",  # 你本地端的档案，也可以是一个 List[str]
    target_path='titanic.csv', # Datastore 里的档案路径
    overwrite=False, # 是否要 overwrite
)

以上就是今天 Datastore 的建立啦！是不是真的很容易呢？用 SDK 来操作其实不难对吧！

明天我们就用今天建立的 Datastore，来建立 Dataset 啦！

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