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データ接続と統合概要ライブラリPython パッケージの Conda 解決
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注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。AIPを利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。

ライブラリを追加した後、meta.yamlファイルの上部にある "Refresh dependencies" をクリックしてください。これにより、Code Assist が新しい依存関係で更新され、利用可能なパッケージからモジュールをインポートすることができます。

meta.yaml fileに関する詳細情報をご覧ください。

meta-yaml-terminology

Python パッケージの Conda 解決

Conda はオープンソースの言語に依存しないパッケージ管理および環境管理であり、Code Repositories でパッケージの依存関係を解決し、パッケージのセットを独立した環境にインストールするために使用されます。詳細については、公式 Conda ドキュメント↗または環境作成の概要を参照してください。

Conda ロックファイル

Code Repositories でチェックを実行する際に、meta.yamlファイルに記載されたパッケージのリストに対する Conda 環境を解決し、.lock 拡張子を持つ隠し Conda ロックファイルを生成します。これらのロックファイルは、Conda 環境を保存します。この事前解決された環境により、コードをコミットした際の後続のチェックで Conda 解決が高速化されます。

次の場合に、Conda 環境を再解決し、新しいロックファイルを書き込みます。

  • meta.yamlファイルのパッケージリストに変更があった場合。
  • リポジトリが新しいテンプレートバージョンにアップグレードされた場合。
  • ロックファイルでリコールされたパッケージが見つかった場合。
  • 隠し Conda ロックファイルが削除されたか編集された場合。

環境を再解決して新しいロックファイルを書き込む際に、最初のコミットハッシュは SUPERSEDED に続いて別のコミットハッシュがあり、ロックファイルが書き換えられます。環境を再解決する必要がある場合、チェックの実行に時間がかかることがあります。

プラットフォームの外部で公開された Python ライブラリのダウンロード

Palantir Foundry 内で公開されたライブラリを、Foundry の外部からダウンロードすることができます。

  1. ユーザートークンを取得する。 Foundry で、ユーザーアカウント設定に移動し、Tokens を選択します。Create token を選択し、トークンに名前と説明を入力し、Generate を選択します。トークンをコピーします。
警告

トークンを他のアプリケーションやユーザーと共有しないでください。悪意のあるアクターがあなたを偽って使用する可能性があります。

  1. Python ライブラリの <identifier> を見つける。興味のある Python ライブラリの Code Repository に移動します。ブラウザの URL は、次のような形式になるはずです。https://<my-foundry-url>/workspace/data-integration/code/repos/<identifier>/contents/refs%2Fheads%2F<branch>。URL の中にある <identifier> を探してください。これは、ri.stemma.main.repository.XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX のような形式です。
  2. ライブラリのパッケージインデックスを取得する。ローカルマシンのターミナルを開き、次のコマンドを実行します。 curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" https://$STACK_URL/artifacts/api/repositories/$IDENTIFIER/contents/release/conda/$PLATFORM/repodata.json ここで、$TOKEN はユーザートークン、$STACK_URL は前のステップの <stack-url> と同じもの、$IDENTIFIER は前のステップの <identifier>、$PLATFORM はリポジトリプラットフォーム（例： noarch、linux-64）です。上記コマンドの出力は、ライブラリの内容（つまり、持っているパッケージ）のインデックスです。各パッケージは、<name>-<version>-<build-string>.tar.bz2 の形式で表されます。
  3. 特定のパッケージをダウンロードする。Python ライブラリから特定のパッケージをダウンロードするには、ターミナルで以下のコマンドを実行します。 curl -H "Authorization: Bearer $TOKEN" https://$STACK_URL/artifacts/api/repositories/$IDENTIFIER/contents/release/conda/$PLATFORM/$PACKAGE ここで $PLATFORM はパッケージプラットフォーム（例： noarch、linux-64）、$PACKAGE は <name>-<version>-<build-string>.tar.bz2 の形式です。

Task Runner でタスクを実行する

Task Runner から手動でコマンドを指定して、パッケージのインストールを手動でトリガーすることができます。

たとえば、pandas をインストールするには、下部パネルの Task Runner タブを選択し、次のコマンドを入力します。 Task Runnerは以下のコマンドもサポートしています：

  • uninstall：実行環境からパッケージをアンインストールします。
    • 注意：このコマンドは、指定したパッケージに依存するパッケージもアンインストールします。このコマンドは新しいリポジトリでのみ利用可能です。ユーザーのリポジトリが parentTemplateId が transformsの場合、Pythonの子テンプレートが 1.525.0 以上になっていることを確認してください。同様に、ユーザーのリポジトリが parentTemplateId が python-library の場合、parentTemplateVersion が 1.525.0 以上になっていることを確認してください。
    • 使用方法：Condaパッケージの場合は uninstall --packageSpecs=<eg.numpy>。
  • formatCode：リポジトリ内のファイルをフォーマットします。Black を使用してコードをフォーマットし、カスタムフォーマッターの設定には pyproject.toml を使用します。詳細は the Black formatter configuration file documentation ↗ をご覧ください。
  • whoneeds：現在の実行環境でパッケージのインストールを必要とするパッケージのツリーを表示します。
    • 注意：このコマンドは新しいリポジトリでのみ利用可能です。ユーザーのリポジトリが parentTemplateId が transformsの場合、Pythonの子テンプレートが 1.522.0 以上になっていることを確認してください。同様に、ユーザーのリポジトリが parentTemplateId が python-library の場合、parentTemplateVersion が 1.522.0 以上になっていることを確認してください。
    • 使用方法：whoneeds --packageSpec=<eg.transforms>
  • tasks：実行可能な全てのタスクをリスト表示します。