Azure 数据工厂管道：使用 Python 创建管道：身份验证（通过 az cli）

Question

我正在尝试通过 python 创建 Azure 数据工厂管道，使用 Microsoft 在此处提供的示例：

https://docs.microsoft.com/en-us/azure/data-factory/quickstart-create-data-factory-python

def main():

    # Azure subscription ID
    subscription_id = '<Specify your Azure Subscription ID>'

    # This program creates this resource group. If it's an existing resource group, comment out the code that creates the resource group
    rg_name = 'ADFTutorialResourceGroup'

    # The data factory name. It must be globally unique.
    df_name = '<Specify a name for the data factory. It must be globally unique>'

    # Specify your Active Directory client ID, client secret, and tenant ID
    credentials = ServicePrincipalCredentials(client_id='<Active Directory application/client ID>', secret='<client secret>', tenant='<Active Directory tenant ID>')
    resource_client = ResourceManagementClient(credentials, subscription_id)
    adf_client = DataFactoryManagementClient(credentials, subscription_id)

    rg_params = {'location':'eastus'}
    df_params = {'location':'eastus'}

但是我无法如上所示传递凭据，因为 azure 登录是作为管道中较早的一个单独步骤执行的，给我留给 azure 的经过身份验证的会话（不能将其他凭据传递到此脚本中）。

在我运行 python 代码创建管道之前，我 "az login" 通过 Jenkins 部署管道，这让我获得了一个经过身份验证的 azurerm 会话。我应该能够在 python 脚本中重新使用此会话来获取数据工厂客户端，而无需再次进行身份验证。

但是，我不确定如何修改代码的客户端创建部分，因为似乎没有任何示例使用已建立的 azurerm 会话：

    adf_client = DataFactoryManagementClient(credentials, subscription_id)

    rg_params = {'location':'eastus'}
    df_params = {'location':'eastus'}

 #Create a data factory
    df_resource = Factory(location='eastus')
    df = adf_client.factories.create_or_update(rg_name, df_name, df_resource)
    print_item(df)
    while df.provisioning_state != 'Succeeded':
        df = adf_client.factories.get(rg_name, df_name)
        time.sleep(1)

Microsoft 身份验证文档建议我可以使用以前建立的会话进行身份验证，如下所示：

from azure.common.client_factory import get_client_from_cli_profile
from azure.mgmt.compute import ComputeManagementClient

client = get_client_from_cli_profile(ComputeManagementClient)

（参考：https://docs.microsoft.com/en-us/python/azure/python-sdk-azure-authenticate?view=azure-python）

这有效，但是 azure 数据工厂对象实例化失败：

Traceback (most recent call last):
  File "post-scripts/check-data-factory.py", line 72, in <module>
    main()
  File "post-scripts/check-data-factory.py", line 65, in main
    df = adf_client.factories.create_or_update(rg_name, data_factory_name, df_resource)

AttributeError: 'ComputeManagementClient' object has no attribute 'factories'

所以在这和获取 df 对象之间可能需要一些额外的步骤？

感谢任何线索！

Answer 1

只需将 class 替换为正确的类型：

from azure.common.client_factory import get_client_from_cli_profile
from azure.mgmt.resource import ResourceManagementClient
from azure.mgmt.datafactory import DataFactoryManagementClient

resource_client = get_client_from_cli_profile(ResourceManagementClient)
adf_client = get_client_from_cli_profile(DataFactoryManagementClient)

您遇到的错误是因为您创建了一个 Compute 客户端（用于处理 VM），而不是 ADF 客户端。但是，是的，您找到了适合您需要的文档:)

（披露：我在 Python SDK 团队的 MS 工作）

Azure 数据工厂管道：使用 Python 创建管道：身份验证（通过 az cli）

Azure Data Factory Pipelines: Creating pipelines with Python: Authentication (via az cli)

python

azure

azure-data-factory-2