PyOdps在交互式环境下的使用，让探索ODPS数据更容易些
春节结束了，是时候来些新鲜玩意，让我们来看一些酷的东西。
当当当当：隆重推出PyOdps logo。
好像跑题了，好吧，让我们言归正传。
我们知道Python提供了一个交互式的环境，能够方便探索和试验想法。同时，IPython是Python交互环境的增强，提供了很多强大的功能；IPython Notebook（现在已经是Jupyter Notebook）则更酷，提供了一个web界面，除了提供交互环境，还是一个记录计算过程的『笔记本』。
PyOdps也提供了一系列在交互式环境下的增强工具，使得探索ODPS数据更方便快捷。
配置ODPS帐号
Python交互环境
同一个环境支持配置若干个ODPS帐号，只需要：
In [1]: from odps.inter import setup
In [2]: setup('**your-access_id**', '**your-access-key**', '**your-project**', endpoint='**your-endpoint**')此时这个帐号会被配置到一个叫做default的我们称之为room的地方。以后我们再使用这个帐号只需要：
In [3]: from odps.inter import enter
In [4]: room = enter()
In [5]: o = room.odps
In [6]: o.get_table('dual')
Out[6]:
odps.Table
name: odps_test_sqltask_finance.`dual`
schema:
c_int_a : bigint
c_int_b : bigint
c_double_a : double
c_double_b : double
c_string_a : string
c_string_b : string
c_bool_a : boolean
c_bool_b : boolean
c_datetime_a : datetime
c_datetime_b : datetime通过room的odps属性，我们可以取到ODPS的入口，这样就可以接着进行ODPS操作了。配置了别的room比如叫做myodps，要取到ODPS入口，只需要enter('myodps').odps即可。
list_rooms方法能列出所有的room。
In [17]: from odps.inter import list_rooms
In [18]: list_rooms()
Out[18]: ['default', 'meta']IPython及Jupyter Notebook
PyOdps还提供了IPython插件。首先我们需要加载插件：
In [11]: %load_ext odps
In [14]: %enter
Out[14]: <odps.inter.Room at 0x1071d1790>
In [15]: o = _.odps
In [16]: o.get_table('dual')
Out[16]:
odps.Table
name: odps_test_sqltask_finance.`dual`
schema:
c_int_a : bigint
c_int_b : bigint
c_double_a : double
c_double_b : double
c_string_a : string
c_string_b : string
c_bool_a : boolean
c_bool_b : boolean
c_datetime_a : datetime
c_datetime_b : datetime _下划线能取到上一步的结果。
保存常用的ODPS对象
room除了提供ODPS入口的功能，还能保存常用的ODPS对象。比如，我们能把常用的表起个名字，给保存起来。
In [19]: iris = o.get_table('pyodps_iris')
In [23]: room.store('iris_test', iris, desc='保存测试ODPS对象')
In [28]: room['iris_test']
Out[28]:
odps.Table
name: odps_test_sqltask_finance.`pyodps_iris`
schema:
sepallength : double
sepalwidth : double
petallength : double
petalwidth : double
name : string
In [29]: room.iris_test
Out[29]:
odps.Table
name: odps_test_sqltask_finance.`pyodps_iris`
schema:
sepallength : double
sepalwidth : double
petallength : double
petalwidth : double
name : string 这两种方式都可以取到保存的ODPS对象。如果要列出当前room保存的所有ODPS对象，则可以：
In [30]: room.display()
Out[30]:
default desc
name
iris_test 保存测试ODPS对象
iris 安德森鸢尾花卉数据集也可以使用IPython插件命令：
In [31]: %stores
Out[31]:
default desc
name
iris_test 保存测试ODPS对象
iris 安德森鸢尾花卉数据集要删除某个ODPS对象：
In [32]: room.drop('iris_test')
In [33]: %stores
Out[33]:
default desc
name
iris 安德森鸢尾花卉数据集执行SQL命令
PyOdps提供了执行SQL的方法，但是在交互式环境下却不甚方便。使用PyOdps提供的IPython插件，可以通过sql命令来直接执行。
在执行时，需要配置全局帐号，如果已经使用了enter方法或者命令，则已经配置；如果没有，则会尝试enter默认的room；如果这也没有配置，则需要使用to_global方法。
In [34]: o = ODPS('**your-access-id**', '**your-secret-access-key**', project='**your-project**', endpoint='**your-end-point**'))
In [35]: o.to_global()
这时我们就可以使用sql命令，单个百分号输入单行SQL，多行SQL使用两个百分号：
In [37]: %sql select * from pyodps_iris limit 5
|==========================================| 1 / 1 (100.00%) 3s
Out[37]:
sepallength sepalwidth petallength petalwidth name
0 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa
3 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa
4 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa
In [38]: %%sql
....: select * from pyodps_iris
....: where sepallength < 5
....: limit 5
....:
|==========================================| 1 / 1 (100.00%) 15s
Out[38]:
sepallength sepalwidth petallength petalwidth name
0 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa
1 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa
2 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa
3 4.6 3.4 1.4 0.3 Iris-setosa
4 4.4 2.9 1.4 0.2 Iris-setosa在Jupyter Notebook里，多行SQL会提供语法高亮：
持久化pandas DataFrame为ODPS表
使用persist命令即可：
In [42]: import pandas as pd
In [43]: df = pd.read_csv('https://raw.github.com/pydata/pandas/master/pandas/tests/data/iris.csv')
In [48]: %persist df pyodps_iris_test
|==========================================| 150 /150 (100.00%) 0s
In [49]: from odps.df import DataFrame
In [61]: DataFrame(o.get_table('pyodps_iris_test')).head(5)
|==========================================| 1 / 1 (100.00%) 0s
Out[61]:
sepallength sepalwidth petallength petalwidth name
0 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa
3 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa
4 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa其它交互式方面的增强
在交互式环境下，我们repr一个ODPS表的时候，会打印这个表的schema，包括字段注释，省去了查这个表的meta信息。
In [41]: o.get_table('china_stock', project='odpsdemo')
Out[41]:
odps.Table
name: odpsdemo.`china_stock`
schema:
d : string # 日期
c : string # 股票代码
n : string # 股票名称
t_close : double # 收盘价
high : double # 最高价
low : double # 最低价
opening : double # 开盘价
l_close : double # 昨日收盘价
chg : double # 涨跌额
chg_pct : double # 涨跌幅
vol : bigint # 成交量
turnover : double # 成交额
partitions:
code : string # 股票代码当使用sql命令或者使用DataFrame框架计算的时候，在终端或者Jupyter Notebook里都提供一个进度条来方便用户来查看执行进度。
后记
PyOdps现在处于快速迭代阶段，我们所有的开发都是开源的。大家如果需要什么功能，可以给我们提issue（GitHub）；也可以直接参与到开发，直接给我们发Merge Request就行啦。
欢迎大家一起来建设PyOdps。
github：https://github.com/aliyun/aliyun-odps-python-sdk
文档：http://pyodps.readthedocs.org/zh_CN/latest/