# 在 Python 中调用 AWS Glue API
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请注意，Boto 3 资源 API 尚不可用于 AWS Glue。目前，只有 Boto 3 客户端 API 可用。

## Python 中的 AWS Glue API 名称
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Java 和其他编程语言中的 AWS Glue API 名称通常是 CamelCased。但是，当从 Python 调用时，这些通用名称将更改为小写，部分的某些名称用下划线字符隔开，使它们更“Pythonic”。在 [AWS Glue API](aws-glue-api.md) 参考文档中，这些 Pythonic 名称在通用 CamelCased 名称之后列在括号中。

但是，尽管 AWS Glue API 名称自身转换为小写，其参数名称仍保持大写。请务必记住这一点，因为在调用 AWS Glue API 时会按名称传递参数，如下一节中所述。

## 在 AWS Glue 中传递和访问 Python 参数
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在 Python 对 AWS Glue API 的调用中，最好按名称显式传递参数。例如：

```
job = glue.create_job(Name='sample', Role='Glue_DefaultRole',
                      Command={'Name': 'glueetl',
                               'ScriptLocation': 's3://my_script_bucket/scripts/my_etl_script.py'})
```

了解 Python 创建您可以在 [作业结构](aws-glue-api-jobs-job.md#aws-glue-api-jobs-job-Job) 或 [JobRun 结构](aws-glue-api-jobs-runs.md#aws-glue-api-jobs-runs-JobRun) 中指定为 ETL 脚本参数的名称/值元组的字典是很有帮助的。然后，Boto 3 通过 REST API 调用，以 JSON 格式将其传递给 AWS Glue。这意味着，当您在脚本中访问这些参数时，不能依赖它们的顺序。

例如，假设您在 Python Lambda 处理程序函数中启动 `JobRun`，并且您希望指定多个参数。您的代码看起来可能类似于：

```
from datetime import datetime, timedelta

client = boto3.client('glue')

def lambda_handler(event, context):
  last_hour_date_time = datetime.now() - timedelta(hours = 1)
  day_partition_value = last_hour_date_time.strftime("%Y-%m-%d")
  hour_partition_value = last_hour_date_time.strftime("%-H")

  response = client.start_job_run(
               JobName = 'my_test_Job',
               Arguments = {
                 '--day_partition_key':   'partition_0',
                 '--hour_partition_key':  'partition_1',
                 '--day_partition_value':  day_partition_value,
                 '--hour_partition_value': hour_partition_value } )
```

要在 ETL 脚本中可靠地访问这些参数，请使用 AWS Glue 的 `getResolvedOptions` 函数，然后从生成的字典访问它们：

```
import sys
from awsglue.utils import getResolvedOptions

args = getResolvedOptions(sys.argv,
                          ['JOB_NAME',
                           'day_partition_key',
                           'hour_partition_key',
                           'day_partition_value',
                           'hour_partition_value'])
print "The day partition key is: ", args['day_partition_key']
print "and the day partition value is: ", args['day_partition_value']
```

如果您想传递属于嵌套 JSON 字符串的参数，以便在它传递给您的 AWS Glue ETL 任务时保存参数值，您必须在开始任务运行之前对参数字符串进行编码，然后在引用任务脚本之前对参数字符串进行解码。例如，考虑以下参数字符串：

```
glue_client.start_job_run(JobName = "gluejobname", Arguments={
"--my_curly_braces_string": '{"a": {"b": {"c": [{"d": {"e": 42}}]}}}'
})
```

要正确传递此参数，您应将参数编码为 Base64 编码的字符串。

```
import base64
...
sample_string='{"a": {"b": {"c": [{"d": {"e": 42}}]}}}'
sample_string_bytes = sample_string.encode("ascii")

base64_bytes = base64.b64encode(sample_string_bytes) 
base64_string = base64_bytes.decode("ascii") 
...
glue_client.start_job_run(JobName = "gluejobname", Arguments={
"--my_curly_braces_string": base64_bytes})
...
sample_string_bytes = base64.b64decode(base64_bytes) 
sample_string = sample_string_bytes.decode("ascii") 
print(f"Decoded string: {sample_string}") 
...
```

## 示例：创建并运行作业
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下面的示例显示如何使用 Python 调用 AWS Glue API 来创建和运行 ETL 作业。

**创建并运行作业**

1. 创建 AWS Glue 客户端的实例。

   ```
   import boto3
   glue = boto3.client(service_name='glue', region_name='us-east-1',
                 endpoint_url='https://glue.us-east-1.amazonaws.com')
   ```

1. 创建作业。您必须使用 `glueetl` 作为名称的 ETL 命令，如以下代码所示：

   ```
   myJob = glue.create_job(Name='sample', Role='Glue_DefaultRole',
                             Command={'Name': 'glueetl',
                                      'ScriptLocation': 's3://my_script_bucket/scripts/my_etl_script.py'})
   ```

1. 启动您在上一步中创建的作业的新运行：

   ```
   myNewJobRun = glue.start_job_run(JobName=myJob['Name'])
   ```

1. 获取作业状态：

   ```
   status = glue.get_job_run(JobName=myJob['Name'], RunId=myNewJobRun['JobRunId'])
   ```

1. 打印作业运行的当前状态：

   ```
   print(status['JobRun']['JobRunState'])
   ```