快速入門：使用 SQL 機器學習來執行簡單的 Python 指令碼

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適用於：SQL Server 2017 (14.x) 及更新版本 Azure SQL 受控執行個體

在此快速入門中，您將會使用 SQL Server 機器學習服務、Azure SQL 受控執行個體機器學習服務或在 SQL Server 巨量資料叢集上執行一組簡單的 Python 指令碼。 您將會了解如何使用預存程序 sp_execute_external_script 在 SQL Server 執行個體中執行指令碼。

Prerequisites

您需要符合下列必要條件，才能執行此快速入門。

執行簡單的指令碼

若要執行 Python 指令碼，請將它當做引數傳遞至系統預存程式，sp_execute_external_script。 這個系統預存程序會在 SQL 機器學習內容中啟動 Python 執行階段、將資料傳遞到 Python，安全地管理 Python 使用者工作階段，並將任何結果傳回至用戶端。

在下列步驟中，您會在自己的資料庫中執行此範例 Python 指令碼：

a = 1
b = 2
c = a/b
d = a*b
print(c, d)

  1. 以連線到 SQL 執行個體的 Azure Data Studio 來開啟新查詢視窗。

  2. 將完整的 Python 指令碼傳遞至 sp_execute_external_script 預存程序。

    指令碼會透過 @script 引數傳遞。 @script 引數內的所有一切都必須是有效的 Python 程式碼。

    EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
    , @script = N'
a = 1
b = 2
c = a/b
d = a*b
print(c, d)
'

  3. 系統會計算正確的結果，且 Python print 函數會將結果傳回至 [訊息] 視窗。

    其外觀應該如下所示。

    結果

    STDOUT message(s) from external script:
0.5 2

執行 Hello World 指令碼

典型的範例指令碼只會輸出字串 "Hello World"。 執行下列命令。

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
    , @script = N'OutputDataSet = InputDataSet'
    , @input_data_1 = N'SELECT 1 AS hello'
WITH RESULT SETS(([Hello World] INT));
GO

sp_execute_external_script 預存程序的輸入包括：

輸入 描述
@language 定義要呼叫的語言擴充功能，在本例中為 Python
@script 定義要傳遞至 Python 執行階段的命令。 您的整個 Python 指令碼必須以 Unicode 文字的格式包含在此引數中。 您也可以將文字新增至 Nvarchar 類型的變數，並呼叫該變數
@input_data_1 查詢所傳回的資料會傳遞到 Python 執行階段，其會以資料框架的格式傳回資料
使用結果集 子句會定義 SQL 機器學習傳回資料表的結構描述，然後新增 "Hello World" 作為資料行名稱，並將 int 用於資料類型

此命令會輸出下列文字：

Hello World
1

使用者輸入和輸出

在預設情況下，sp_execute_external_script 會接受單一資料集做為輸入，這通常由您以有效的 SQL 查詢形式提供。 然後，它會傳回單一 Python 資料框架做為輸出。

現在，讓我們使用 sp_execute_external_script 的預設輸入和輸出變數：InputDataSet 和 OutputDataSet。

  1. 建立測試資料的小型資料表。

    CREATE TABLE PythonTestData (col1 INT NOT NULL)

INSERT INTO PythonTestData
VALUES (1);

INSERT INTO PythonTestData
VALUES (10);

INSERT INTO PythonTestData
VALUES (100);
GO

  2. 使用 SELECT 陳述式查詢資料表。

    SELECT *
FROM PythonTestData

    結果

    Contents of the PythonTestData table

  3. 請執行下列 Python 指令碼。 它會使用 SELECT 陳述式來擷取資料表中的資料、透過 Python 執行階段傳遞，然後傳回資料做為資料框架。 WITH RESULT SETS 子句會為 SQL 定義傳回資料表的結構描述，新增資料行名稱 NewColName。

    EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
    , @script = N'OutputDataSet = InputDataSet;'
    , @input_data_1 = N'SELECT * FROM PythonTestData;'
WITH RESULT SETS(([NewColName] INT NOT NULL));

    結果

    Output from Python script that returns data from a table

  4. 現在變更輸入和輸出變數的名稱。 預設的輸入和輸出變數名稱是 InputDataSet 和 OutputDataSet，以下指令碼會將名稱變更為 SQL_in 和 SQL_out：

    EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
    , @script = N'SQL_out = SQL_in;'
    , @input_data_1 = N'SELECT 12 as Col;'
    , @input_data_1_name  = N'SQL_in'
    , @output_data_1_name = N'SQL_out'
WITH RESULT SETS(([NewColName] INT NOT NULL));

    請注意，Python 區分大小寫。 Python 指令碼 (SQL_outSQL_in) 中所使用的輸入和輸出變數必須比對以 @input_data_1_name 和 @output_data_1_name 定義的名稱，包括大小寫。

    提示

    只有一個輸入資料集可以傳入作為參數，而且您只能傳回一個資料集。 不過，您可以從 Python 程式碼內部呼叫其他資料集，而且除了資料集之外，您還可以傳回其他類型的輸出。 您也可以為任何參數加上 OUTPUT 關鍵字，使其與結果一起傳回。

  5. 您也可以在無輸入資料的情況下 (@input_data_1 設為空白)，只使用 Python 指令碼產生值。

    下列指令碼輸出文字 "hello" 和 "world"。

    EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
    , @script = N'
import pandas as pd
mytextvariable = pandas.Series(["hello", " ", "world"]);
OutputDataSet = pd.DataFrame(mytextvariable);
'
    , @input_data_1 = N''
WITH RESULT SETS(([Col1] CHAR(20) NOT NULL));

    結果

    Query results using <span class=@script 作為輸入的查詢結果" />

提示

Python 使用前置空格將陳述式分組。 因此當內嵌的 Python 指令碼跨越多行時 (如上述指令碼所示)，請勿嘗試將 Python 命令縮排以與 SQL 命令對齊。 例如，此指令碼會產生錯誤：

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
      , @script = N'
      import pandas as pd
      mytextvariable = pandas.Series(["hello", " ", "world"]);
      OutputDataSet = pd.DataFrame(mytextvariable);
      '
      , @input_data_1 = N''
WITH RESULT SETS(([Col1] CHAR(20) NOT NULL));

檢查 Python 版本

如果想要查看安裝在伺服器中的 Python 版本，請執行下列指令碼。

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
    , @script = N'
import sys
print(sys.version)
'
GO

Python print 函數會將版本傳回到 [訊息] 視窗。 在下方的範例輸出中，您可以看到在此案例中安裝的是 Python 3.5.2 版。

結果

STDOUT message(s) from external script:
3.5.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul  5 2016, 11:41:13) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]

列出 Python 套件

Microsoft 在 SQL Server 2016 (13.x)、SQL Server 2017 (14.x)，以及 SQL Server 2019 (15.x) 中，提供許多與機器學習服務一同預先安裝的 Python 套件。 在 SQL Server 2022 (16.x) 中，您可以視需要下載並安裝任何自訂 Python 執行階段和套件。

若要查看已安裝的 Python 套件清單 (包括版本)，請執行以下指令碼。

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
    , @script = N'
import pkg_resources
import pandas
dists = [str(d) for d in pkg_resources.working_set]
OutputDataSet = pandas.DataFrame(dists)
'
WITH RESULT SETS(([Package] NVARCHAR(max)))
GO

該清單是來自 Python 中的 pkg_resources.working_set，並以資料框架的形式傳回到 SQL。

後續步驟

若要了解如何在 SQL 機器學習中使用 Python 時使用資料結構，請遵循本快速入門：

快速入門：使用 Python 的資料結構與物件