本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
以 AWS Glue 使用 Python 程式庫
AWS Glue 可讓您安裝額外的 Python 模組和程式庫，以便搭配 AWS Glue ETL 使用。
主題
使用 pip 在 AWS Glue 2.0+ 中安裝其他 Python 模組
AWS Glue 使用 Python Package Installer (pip3) 來安裝 AWS Glue ETL 使用的其他模組。您可以使用 --additional-python-modules 參數與逗號分隔的 Python 模組清單來新增新模組或變更現有模組的版本。您可以將分佈上傳到 Amazon S3 來安裝程式庫的自訂發行版本，然後在模組清單中包含 Amazon S3 物件的路徑。
您可以使用 --python-modules-installer-option 參數將其他選項傳遞給 pip3。例如，您可以傳遞 "--upgrade" 來升級由 "--additional-python-modules" 指定的套件。如需更多範例，請參閱使用 AWS Glue 2.0 從輪子為 Spark ETL 工作負載建置 Python 模組
如果您的 Python 相依性以傳遞方式取決於原生、已編譯的程式碼，您可能會執行下列限制： AWS Glue 不支援在工作環境中編譯原生程式碼。不過， AWS Glue 任務會在 Amazon Linux 2 環境中執行。透過 Wheel 分發套件，您也許能夠以編譯形式提供原生相依性。
例如，要更新或新增新的 scikit-learn 模組，請使用以下鍵/值："--additional-python-modules", "scikit-learn==0.21.3"。
此外，在 --additional-python-modules 選項中，您可以指定 Python wheel 模組的 Amazon S3 路徑。例如：
--additional-python-modules s3://aws-glue-native-spark/tests/j4.2/ephem-3.7.7.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl,s3://aws-glue-native-spark/tests/j4.2/fbprophet-0.6-py3-none-any.whl,scikit-learn==0.21.3
您可以--additional-python-modules在AWS Glue主控台的 [Job 參數] 欄位中指定，或透過變更 AWS SDK 中的工作引數來指定。如需有關設定任務參數的詳細資訊，請參閱 在 AWS Glue 工作中使用工作參數。
包括具有 PySpark 本地功能的 Python 文件
AWS Glue用 PySpark 來在 AWS Glue ETL 工作中包含 Python 檔案。您需使用可用的 --additional-python-modules 管理相依性。您可以使用 --extra-py-files 任務參數來包含 Python 檔案。相依性必須在 Amazon S3 中託管，且引數值應為以逗號分隔的 Amazon S3 路徑清單，並不含空格。此功能的行為類似於您搭配 Spark 使用的 Python 相依性管理。如需 Spark 中 Python 相依性管理的詳細資訊，請參閱 Apache Spark 文件中的使用 PySpark 原生功能--extra-py-files在未封裝其他程式碼的情況下，或者當您移轉具有現有工具鏈的 Spark 程式以管理相依性時非常有用。為了使您的相依性工具可維護，您必須在提交之前綁定相依性。
使用視覺轉換的程式設計腳本
使用 AWS Glue Studio 視覺化介面建立 AWS Glue 工作時，您可以使用受管資料轉換節點和自訂視覺化轉換來轉換資料。如需受管資料轉換節點的詳細資訊，請參閱使用AWS Glue受管轉換來轉換資料。如需有關自訂視覺轉換的詳細資訊，請參閱 使用自訂視覺轉換來轉換資料 。只有當工作 [語言] 設定為使用 Python 時，才能產生使用視覺轉換的指令碼。
使用視覺化轉換產生 AWS Glue 工作時， AWS Glue Studio 會使用工作組態中的--extra-py-files參數，在執行階段環境中包含這些轉換。如需有關任務參數的詳細資訊，請參閱 在 AWS Glue 工作中使用工作參數。變更產生的指令碼或執行階段環境時，您必須保留此工作組態，指令碼才能順利執行。
AWS Glue 中已提供 Python 模組
若要變更這些已提供模組的版本，請提供帶有 --additional-python-modules 任務參數的新版本。
壓縮程式庫以加入
除非程式庫包含在單一的 .py 檔案裡，否則應封裝於 .zip 封存中。套件目錄應位於封存的根目錄，且套件必須包含一個 __init__.py 檔案。接著 Python 就可以正常匯入套件。
如果程式庫僅由一個 .py 檔案裡的單一 Python 模組組成，則不必將其置於 .zip 檔案。
在 AWS Glue 工作室筆記本中加載 Python 庫
若要在 AWS Glue Studio 筆記本中指定 Python 程式庫，請參閱安裝其他 Python 模組。
在開發端點載入 Python 程式庫
若要將不同的程式庫集用於不同的 ETL 指令碼，您可以為各程式庫集設定個別的開發端點，或是覆寫每次切換指令碼時開發端點載入的程式庫 .zip 檔案。
在建立開發端點時，您可以使用主控台為其指定一或多個程式庫 .zip 檔案。指派名稱和 IAM 角色後，請選擇 Script Libraries and job parameters (optional) [指令碼程式庫與任務參數 (選用)]，並在 .zipPython library path (Python 程式庫路徑) 方塊中輸入程式庫 檔案的完整 Amazon S3 路徑。例如：
s3://bucket/prefix/site-packages.zip您也可以為檔案指定多個完整路徑，以逗號但不含空格的方式隔開，例如：
s3://bucket/prefix/lib_A.zip,s3://bucket_B/prefix/lib_X.zip如果您在後來更新這些 .zip 檔案，您可以使用主控台將檔案重新匯入開發端點。導覽至該開發端點，從 Action (動作) 選單選擇 Update ETL libraries (更新 ETL 程式庫)。
您可以透過類似方式使用 AWS Glue API 指定程式庫檔案。呼叫 CreateDevEndpoint 行動（Python：創建開發端點） 以建立開發端點時，您可以在 ExtraPythonLibsS3Path 參數中為程式庫指定一個或多個完整路徑，而呼叫的格式如下：
dep = glue.create_dev_endpoint(
EndpointName="testDevEndpoint",
RoleArn="arn:aws:iam::123456789012",
SecurityGroupIds="sg-7f5ad1ff",
SubnetId="subnet-c12fdba4",
PublicKey="ssh-rsa AAAAB3NzaC1yc2EAAAADAQABAAABAQCtp04H/y...",
NumberOfNodes=3,
ExtraPythonLibsS3Path="s3://bucket/prefix/lib_A.zip,s3://bucket_B/prefix/lib_X.zip")更新開發端點時，您也可以更新其載入的程式庫，方式是使用 DevEndpointCustomLibraries 物件，並在呼叫 UpdateDevEndpoint （更新開發端點） 時將 UpdateEtlLibraries 參數設定為 True。
在工作中使用 Python 程式庫或 JobRun
在主控台建立新任務時，您可以指定一個或多個程式庫 .zip 檔案，方式是選擇 Script Libraries and job parameters (optional) (指令碼程式庫與任務參數 (選用))，並以與建立開發端點相同的方式輸入完整 Amazon S3 路徑：
s3://bucket/prefix/lib_A.zip,s3://bucket_B/prefix/lib_X.zip若要呼叫 CreateJob (建立工作 (_A)，您可以使用 --extra-py-files 預設參數來為預設程式庫指定一個或多個完整路徑，如下所示：
job = glue.create_job(Name='sampleJob',
Role='Glue_DefaultRole',
Command={'Name': 'glueetl',
'ScriptLocation': 's3://my_script_bucket/scripts/my_etl_script.py'},
DefaultArguments={'--extra-py-files': 's3://bucket/prefix/lib_A.zip,s3://bucket_B/prefix/lib_X.zip'})然後，當您啟動時 JobRun，您可以使用不同的庫設置覆蓋默認庫設置：
runId = glue.start_job_run(JobName='sampleJob',
Arguments={'--extra-py-files': 's3://bucket/prefix/lib_B.zip'})