range x from 1 to 360 step 1
| evaluate python(
typeof(*, fx:double),               //  Output schema: append a new fx column to original table 
result = df
n = df.shape[0]
g = kargs["gain"]
f = kargs["cycles"]
result["fx"] = g * np.sin(df["x"]/n*2*np.pi*f)
, bag_pack('gain', 100, 'cycles', 4)    //  dictionary of parameters
| render linechart 
若要在查询编辑器中生成包含 Python 脚本的多行字符串，请从常用的 Python 编辑器（Jupyter、Visual Studio Code、PyCharm 等）复制 Python 脚本，将其粘贴到查询编辑器中，然后在包含三个连续反引号的行之间括起完整的脚本。 例如：
 python code

使用 externaldata 运算符 获取存储在外部位置（例如 Azure Blob 存储）中的脚本的内容。
读取 Python 脚本外部数据的示例
    let script = 
        externaldata(script:string)
        [h'https://kustoscriptsamples.blob.core.windows.net/samples/python/sample_script.py']
        with(format = raw);
    range x from 1 to 360 step 1
    | evaluate python(
        typeof(*, fx:double),
        toscalar(script), 
        bag_pack('gain', 100, 'cycles', 4))
    | render linechart 
使用外部项目
云存储中的外部项目可用于脚本并在运行时使用。
外部项目属性引用的 URL 必须是：
包含在群集的标注策略中。
在公开的位置，或提供必要的凭据，如存储连接字符串中所述。
使用托管标识对外部项目进行身份验证时，必须在群集级别SandboxArtifacts上定义  用法。

项目可用于从本地临时目录 .\Temp读取的脚本。 属性包中提供的名称用作本地文件名。 请参阅示例。
有关引用外部包的信息，请参阅安装 Python 插件的包。
刷新外部项目缓存
查询中使用的外部项目文件缓存在群集上。 如果对云存储中的文件进行更新，并要求立即与群集同步，可以使用 .clear cluster cache external-artifacts 命令。 此命令会清除缓存的文件，并确保后续查询使用最新版本的项目运行。
安装 Python 插件的包
在大多数用例下，你可能更愿意创建自定义映像。
出于以下原因，你可能想自己安装包：
你没有创建自定义映像的权限。
包是专用的。
你更想要创建用于测试的临时包安装，而不想创建自定义映像的开销。
安装包，如下所示：
创建 blob 容器来承载包，最好与群集位于同一个位置。 例如， https://artifactswestus.blob.core.windows.net/python假设群集位于美国西部。
更改群集的标注策略以允许访问该位置。
此更改需要 AllDatabasesAdmin 权限。
例如，若要启用对位于 https://artifactswestus.blob.core.windows.net/python 中的 blob 的访问，请运行以下命令：
.alter-merge cluster policy callout @'[ { "CalloutType": "sandbox_artifacts", "CalloutUriRegex": "artifactswestus\\.blob\\.core\\.windows\\.net/python/","CanCall": true } ]'
对于 PyPi 或其他通道中的公共包，请下载包及其依赖项。
从本地 Windows Python 环境中的 cmd 窗口运行：
pip wheel [-w download-dir] package-name.
创建包含所需包及其依赖项的 zip 文件。
对于专用包：压缩包的文件夹及其依赖项的文件夹。
对于公共包，对在上一步中下载的文件进行压缩。
请确保下载与 Python 引擎和沙盒运行时平台兼容的包（当前为 Windows 上的 3.10.8 或 3.11.7）
请确保压缩 .whl 文件本身，而不是其父文件夹。
对于基本沙箱映像中已经存在的具有相同版本的包，你可以跳过 .whl 文件。
将 zip 文件上传到项目位置中的 blob（从先决条件的步骤 1 开始）。
调用 python 插件。
使用 external_artifacts zip 文件的属性包和 blob URL（包括 SAS 令牌）指定参数。
在内联 python 代码中，使用 ZIP 文件的本地名称导入Zipackagesandbox_utils并调用其install()方法。
使用外部项目的示例
安装生成伪数据的 Faker 包。
range ID from 1 to 3 step 1 
| extend Name=''
| evaluate python(typeof(*), ```if 1:
    from sandbox_utils import Zipackage
    Zipackage.install("Faker.zip")
    from faker import Faker
    fake = Faker()
    result = df
    for i in range(df.shape[0]):
        result.loc[i, "Name"] = fake.name()
    external_artifacts=bag_pack('faker.zip', 'https://artifacts.blob.core.windows.net/Faker.zip;impersonate'))
              T|evaluate [ （singleper_node | ）] [hint.remote==hint.distribution （auto | local）] output_schema,脚本 [,script_parameters] python( [external_artifacts] [,,spill_to_disk])

详细了解语法约定。
插件执行要分布在多个沙盒中的提示。 默认值为 single。 
              single 表示脚本的单个实例将针对单个沙盒中的整个查询数据运行。 
              per_node 表示如果 Python 块分发到分区之前的查询，则每个分区将并行在其自己的沙盒中运行。
hint.remote
string
此提示仅适用于跨群集查询。 默认值为 auto。 
              auto 意味着服务器会自动决定执行 Python 代码的群集。 将值设置为 local 会强制在本地群集上执行 Python 代码。 在远程群集上禁用了 Python 插件时使用它。
external_artifacts
dynamic
可从 OneLake 存储访问的项目的属性包名称和 URL 对。 有关详细信息，请参阅使用外部项目。
spill_to_disk
指定一个用于将输入表序列化为 Python 沙盒的替代方法。 若要序列化大表，请将其设置为 true 以加速序列化，并大大减少沙盒内存消耗。 默认值为 true。
保留 Python 变量
以下变量是为 Kusto 查询语言和 Python 代码之间的交互而保留的。
              df：作为 T 数据帧的输入表格数据（上述 pandas 的值）。

              kargs：作为 Python 字典的 script_parameters 参数的值。

              result：由 Python 脚本创建的 pandas 数据帧，其值成为发送到插件后面的 Kusto 查询操作符的表格数据。
默认禁用该插件。 在开始之前，请在 KQL 数据库中启用 Python 插件。
Python 沙盒映像
若要查看不同 Python 映像的包列表，请参阅 Python 包参考。
默认情况下，插件将 numpy 作为 np 导入，将 pandas 作为 pd 导入。 （可选）可以根据需要导入其他模块。
有一些包可能与运行插件的沙盒所实施的限制不兼容。
使用来自查询和更新策略的引入
在以下查询中使用插件：

定义为 更新策略的一部分，其源表通过 排队引入引入。
作为从查询引入（例如 .set-or-append）的命令的一部分运行。
不能在定义为更新策略一部分的查询中使用插件，该策略的源表是使用流式处理引入引入的。
range x from 1 to 360 step 1
| evaluate python(
typeof(*, fx:double),               //  Output schema: append a new fx column to original table 
result = df
n = df.shape[0]
g = kargs["gain"]
f = kargs["cycles"]
result["fx"] = g * np.sin(df["x"]/n*2*np.pi*f)
, bag_pack('gain', 100, 'cycles', 4)    //  dictionary of parameters
| render linechart 
若要在查询编辑器中生成包含 Python 脚本的多行字符串，请从常用的 Python 编辑器（Jupyter、Visual Studio Code、PyCharm 等）复制 Python 脚本，将其粘贴到查询编辑器中，然后在包含三个连续反引号的行之间括起完整的脚本。 例如：
 python code

使用 externaldata 运算符 获取存储在外部位置（例如 Azure Blob 存储）中的脚本的内容。
读取 Python 脚本外部数据的示例
    let script = 
        externaldata(script:string)
        [h'https://kustoscriptsamples.blob.core.windows.net/samples/python/sample_script.py']
        with(format = raw);
    range x from 1 to 360 step 1
    | evaluate python(
        typeof(*, fx:double),
        toscalar(script), 
        bag_pack('gain', 100, 'cycles', 4))
    | render linechart 
使用外部项目
OneLake 存储中的外部项目可用于脚本并在运行时使用。
项目可用于从本地临时目录 .\Temp读取的脚本。 属性包中提供的名称用作本地文件名。 请参阅示例。
有关引用外部包的信息，请参阅安装 Python 插件的包。
刷新外部项目缓存
查询中使用的外部项目文件缓存在群集上。 如果对云存储中的文件进行更新，并要求立即与群集同步，可以使用 .clear cluster cache external-artifacts 命令。 此命令会清除缓存的文件，并确保后续查询使用最新版本的项目运行。
安装 Python 插件的包
安装包，如下所示：
创建 lakehouse 来托管包，最好与 eventhouse 位于同一工作区中。
对于 PyPi 或其他通道中的公共包，请下载包及其依赖项。
从本地 Windows Python 环境中的 cmd 窗口运行：
pip wheel [-w download-dir] package-name.
创建包含所需包及其依赖项的 zip 文件。
对于专用包：压缩包的文件夹及其依赖项的文件夹。
对于公共包，对在上一步中下载的文件进行压缩。
请确保下载与 Python 引擎和沙盒运行时平台兼容的包（当前为 Windows 上的 3.10.8 或 3.11.7）
请确保压缩 .whl 文件本身，而不是其父文件夹。
对于基本沙箱映像中已经存在的具有相同版本的包，你可以跳过 .whl 文件。
将 zip 文件上传到 Lakehouse。
复制 OneLake URL（从压缩文件的属性）
调用 python 插件。
使用 external_artifacts zip 文件的属性包和 OneLake URL 指定参数。
在内联 python 代码中，从 Zipackage 导入 sandbox_utils，并使用 zip 文件的名称调用其 install() 方法。
使用外部项目的示例
安装生成伪数据的 Faker 包。
range ID from 1 to 3 step 1 
| extend Name=''
| evaluate python(typeof(*), ```if 1:
    from sandbox_utils import Zipackage
    Zipackage.install("Faker.zip")
    from faker import Faker
    fake = Faker()
    result = df
    for i in range(df.shape[0]):
        result.loc[i, "Name"] = fake.name()
    external_artifacts=bag_pack('faker.zip', 'https://msit-onelake.dfs.fabric.microsoft.com/MSIT_DEMO_WS/MSIT_DEMO_LH.Lakehouse/Files/Faker.zip;impersonate'))