Python User Defined Functions (UDFs) в YQL

Введение

Не все задачи можно выразить в чисто декларативном стиле, как в SQL. Иногда удобнее описать обработку данных в императивном стиле. Для этого YQL поддерживает создание и использование пользовательских функций (UDF).

Python UDF

Python UDF позволяет описывать функции на языке Python в самом запросе и использовать их.

Использование

Для использования Python UDF в YQL запросе нужно выполнить три шага:

  1. Включить в запрос строку с Python-скриптом, в котором определена функция для вызова в качестве UDF.
  2. Объявить в запросе имя функции и её сигнатуру (типы входных и выходных данных).
  3. Вызвать функцию в теле запроса, передав ей необходимые аргументы.

Каждый из этих шагов подробно описан в следующих разделах.

Написание Python скрипта

Скрипт можно задать тремя способами:

  • Обычный строковый литерал. Например: $script = "def foo(): return 'bar'".

  • Многострочный строковый литерал (расширение YQL). Такой литерал ограничивается символами @@ и работает аналогично тройным кавычкам в Python. Комментарий #py включает подсветку синтаксиса Python в редакторе YQL:

    $script = @@#py
    def foo():
        return b'bar'
    @@
    
  • Именованный файл, приложенный к запросу. Содержимое файла встраивается в запрос с помощью функции FileContent: $script = FileContent("foo.py").

Объявление имени и сигнатуры функции

Поскольку Python является динамически типизированным языком, а YQL — статически типизированным, необходимо заранее зафиксировать типы на их стыке. Имя и сигнатура вызываемой из Python-скрипта функции должны быть известны до выполнения YQL запроса. Если типы, объявленные в сигнатуре, не будут соответствовать фактическим данным, возвращаемым функцией, это приведет к ошибке во время исполнения.

Синтаксис объявления имени и сигнатуры функции рассмотрим на примере:
$f = SystemPython3_8::foo(Callable<()->String>, $script);:

  • $f и $scriptименованные выражения YQL
    • $f — готовая для использования функция.
    • $script — скрипт на Python из предыдущего раздела.
  • SystemPython3_8:: — фиксированный префикс для объявления функции на Python. System означает, что Python будет взят из окружения во время исполнения. 3_8 указывает на версию Python, которая будет использована.
    • На момент написания доступны версии 3_8 - 3_12.
  • foo — имя функции внутри скрипта $script, которая будет вызываться.
  • Callable<()->String> — описание сигнатуры функции. Пустые скобки означают отсутствие аргументов, а String после стрелки — строковый результат. Пример сигнатуры функции с аргументами: Callable<(String, Uint32)->Double>.

Использование UDF в запросе

Полученную после объявления сигнатуры функцию можно вызывать так же, как и любую встроенную функцию YQL. Например: $f() или $udf("test", 123).

Типы данных

Доступные типы данных для указания в сигнатуре функций можно помотреть в разделе Типы данных YQL.

Контейнеры

Контейнеры преобразуются в Python объекты по следующим правилам:

Название Объявление сигнатуры Пример сигнатуры Представление в Python
Список List<Type> List<Int32> list-like object (подробнее)
Словарь Dict<KeyType,ValueType> Dict<String,Int32> dict-like object (подробнее)
Кортеж Tuple<Type1,...,TypeN> Tuple<Int32,Int32> tuple
Структура Struct<Name1:Type1,...,NameN:TypeN> Struct<Name:String,Age:Int32> StructSequence
Поток Stream<Type> Stream<Int32> generator
Вариант над кортежем Variant<Type1,Type2> Variant<Int32,String> tuple с индексом и объектом
Вариант над структурой Variant<Name1:Type1,Name2:Type2> Variant<value:Int32,error:String> tuple с именем поля и объектом

Контейнеры можно вкладывать друг в друга. Пример: List<Tuple<Int32,Int32>>.

Особенности передаваемых в функции объектов для списков и словарей

При использовании List и Dict, в аргументы функции передаются специальные read-only объекты yql.TList и yql.TDict.

Их особенности:

  • Read-only: в них нельзя что-то поменять не скопировав, так как тем же объектом может пользоваться какая-то другая часть текущего запроса, например соседняя функция.
  • Ценой потенциально медленного копирования можно получить из них настоящий объект типа list, проитерировавшись для частичного копирования. Для словарей нужно дополнительно вызвать iteritems(). Установив значение атрибута _yql_lazy_input в False на самой функции можно включить автоматическое копирование списков и словарей в list и dict. Данный механизм работает рекурсивно для вложенных контейнеров.
  • Для получения количества элементов можно вызвать len(my_arg).
  • Актуальный набор доступных методов можно узнать с помощью вызова dir(my_arg). Пример.

Методы yql.TList:

  • has_fast_len() — можно ли быстро получить длину. Если вернулось False, то список "ленивый".
  • has_items() — проверка на пустоту.
  • reversed() — получить перевернутую копию списка.
  • skip(n) и take(n) — аналоги срезов [n:] и [:n], соответственно.
  • to_index_dict() - получить словарь с номерами элементов в качестве ключей, что позволяет осуществлять доступ по индексу.

Пример с _yql_lazy_input:

$u = SystemPython3_8::list_func(Callable<(List<Int32>)->Int32>, @@#py
def list_func(lst):
  return lst.count(1)
list_func._yql_lazy_input = False
@@);
SELECT $u(AsList(1,2,3));

Изменение окружения

Взаимодействие с Python из окружения

SystemPython UDF будет вызываться в отдельной операции в рамках пользовательского скрипта.

Взаимодействие с Python происходит через динамическую библиотеку libpython3.N.so, линковка с которой происходит во время исполнения. Подмена этой библиотеки в окружении приведёт к изменению используемого Python и доступных библиотек.

Изменение окружения из YQL операции возможно при помощи прагм yt.DockerImage и yt.LayerPaths.

Они повлияют на соответствующие параметры пользовательского скрипта, описание которых можно посмотреть в разделе Настройки операций - Параметры пользовательского скрипта.

Пример использования библиотеки tensorflow с помощью pragma yt.DockerImage:

pragma yt.DockerImage = "docker.io/tensorflow/tensorflow:2.16.1";

$script = @@#py
import sys
import tensorflow

def foo():
    return "Python version: " + sys.version + ".\nTensorflow version: " + tensorflow.__version__
@@;

$udf = SystemPython3_11::foo(Callable<()->String>, $script);
SELECT $udf();
-- Python version: 3.11.0rc1 (main, Aug 12 2022, 10:02:14) [GCC 11.2.0].
-- Tensorflow version: 2.16.1

Особенности

При использовании UDF стандартный вывод (stdout) используется для служебных целей, поэтому пользоваться им нельзя.

Примеры

Hello World

$script = @@#py
def hello(name):
    return b'Hello, %s!' % name
@@;

$udf = SystemPython3_8::hello(Callable<(String)->String>, $script);

SELECT $udf("world"); -- "Hello, world!"

Конкатенация строки и числа

$script = @@#py
def concat(a, b):
    return a.decode("utf-8") + str(b)
@@;
$concat = SystemPython3_8::concat(Callable<(String?, Int64?)->String>, $script);

SELECT $concat(name, age) FROM `//tmp/sample`;

Получение актуального списка методов yql.TList

$u = SystemPython3_8::get_dir(Callable<(List<Int32>)->List<String>>, @@#py
def get_dir(lst):
  return dir(lst)
@@);
SELECT $u(AsList());

Вызов Llama

Необходимо правильное окружение, которое может быть получено с помощью следующего Dockerfile:

FROM ollama/ollama:0.3.9
RUN apt install -y python3.11 libpython3.11 python3-pip
RUN python3.11 -m pip install ollama

Используя указанный образ, можно вызывать Llama из Python:

pragma yt.DockerImage = "my.docker.registry/ollama/ollama:0.3.9-with-python3.11-2";
pragma yt.DefaultMemoryLimit = "30G";
pragma yt.OperationSpec = "{max_failed_job_count=1;mapper={cpu_limit=64}}";

$script = @@#py
from ollama import Client
import subprocess

def infer_llama(prompt):
    proc = subprocess.Popen(["/bin/ollama", "serve"], stdout=subprocess.DEVNULL)
    client = Client(host='http://localhost:11434')
    client.pull('llama3.1')
    response = client.chat(model='llama3.1', messages=[
        {
            'role': 'user',
            'content': str(prompt),
        },
    ])
    proc.kill()
    return response['message']['content']
@@;
$infer_llama = SystemPython3_11::infer_llama(Callable<(String?)->String>, $script);

select $infer_llama("Why is the sky blue?");
Предыдущая