Fused UDFs 开源项目教程

Fused UDFs 开源项目教程

udfs Public Fused UDFs. Build any scale workflows with the Fused Python SDK and Workbench webapp, and integrate them into your stack with the Fused Hosted API. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ud/udfs

1. 项目介绍

Fused UDFs 是一个开源项目，旨在提供一组公共的、可复用的用户定义函数（UDFs）。这些函数通过 Fused 的管理式无服务器API，连接数据平台与数据工具，使开发者能够便捷地构建任何规模的工作流。Fused UDFs 使用Python语言编写，允许用户以HTTP端点的形式部署它们，从而轻松地在支持API调用的任何工具中使用。这个库特别强调地理空间操作的serverless化，使得复杂的地理空间分析变得简单且高效。

2. 项目快速启动

安装 Fused Python SDK

首先，确保拥有Python环境，然后安装Fused Python SDK：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install fused

如果运行UDF时本地需要额外的依赖包，可通过以下命令安装：

pip install fused odc-stac duckdb numba xarray-spatial planetary-computer 'odc-stac[botocore]' py3dep stackstac pynhd boto3

导入并运行UDF示例

接下来，我们将加载并运行一个示例UDF，该UDF被设计来处理纽约市的DuckDB数据：

import fused
udf = fused.load("https://github.com/fusedio/udfs/tree/main/public/DuckDB_NYC_Example")
gdf = fused.run(udf=udf)

同样，你也可以以命令行方式执行此过程：

python -c "import fused; udf = fused.load('https://github.com/fusedio/udfs/tree/main/public/DuckDB_NYC_Example'); print(fused.run(udf=udf))"

3. 应用案例和最佳实践

应用案例：假设你是地理信息系统的开发者，需要频繁进行地理编码或者空间分析。通过Fused UDFs，你可以复用如DuckDB_NYC_Example这样的现成UDF，来快速获取或分析纽约市的空间数据，而无需从头编写全部逻辑。

最佳实践：

• 重用性：利用现有UDF减少重复编程工作。
• 标准化：遵循Fused提供的元数据标准，使得UDF易于发现和集成。
• 测试驱动：为每个UDF编写测试，保证功能稳定。
• 文档清晰：每个UDF应配备详细的README文件，描述其用途、输入输出以及使用方法。

4. 典型生态项目

Fused UDFs项目不仅是独立存在的，它构成了更广泛数据科学与地理空间社区的一部分。配合Fused的Workbench webapp，开发者可以构建复杂的数据处理管道，将UDFs集成到自动化工作流程中。此外，由于其基于Python的灵活性，Fused UDFs容易与其他数据科学生态系统中的工具，如Pandas、NumPy、GeoPandas等结合使用，从而支撑起从简单的数据处理到复杂的时空分析等多种应用场景。

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通过以上步骤，您可以开始探索和利用Fused UDFs项目的力量，无论是进行地理数据分析还是构建高级数据处理系统，都能找到适合您的工具和实践方法。记得查看Fused.io的官方文档，了解更多高级功能和细节。

udfs Public Fused UDFs. Build any scale workflows with the Fused Python SDK and Workbench webapp, and integrate them into your stack with the Fused Hosted API. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ud/udfs