在工程中引入apig_sdk。 1 2 from apig_sdk import signer import requests 生成一个新的Signer，填入AppKey和AppSecret。 1 2 3 sig = signer.Signer() sig.Key = "4f5f626b-073f-402

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'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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Python 样例 发送短信示例、发送分批短信示例、接收状态报告示例、 环境要求 基于Python 3.7.0版本，要求Python 3.7及以上版本。 发送短信为单模板群发短信示例，发送分批短信为多模板群发短信示例。 本文档所述Demo在提供服务的过程中，可能会涉及个人数据的使

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Python 简介 开始工程 构建环境 代码编辑 代码浏览 代码搜索 代码校验 测试 调试 启动配置

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基本概念 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练作业开发的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。 数据集 某业务下具有相同数据格式的数据逻辑集合。 特征操作 特征操作主要是对数据集进行特征处理。

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2: r.query[spl[0]] = "" else: r.query[spl[0]] = spl[1] r.headers = {} needbody = True dateHeader = None for k in signedHeaders: if k not

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data=json.dumps(formData, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers=header, verify=False) print(r.text) # 打印响应信息 if __name__ == '__main__':

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environ("SDK_SK"); sig = signer.Signer() sig.Key = ak sig.Secret = sk 生成一个Request对象，指定方法名、请求uri、header和body。 1 2 3 4 r = signer.HttpRequest("POST",

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'userData': 'customerId123' #设置用户的附属信息 } try: r = requests.post(requestUrl, json=jsonData, headers=header, verify=False)

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X版本，如果未安装，请至Python官方下载页面下载。 Python安装完成后，在cmd/shell窗口中使用pip安装“requests”库。 pip install requests 如果pip安装requests遇到证书错误，请下载并使用Python执行此文件，升级pip，然后再执行以上命令安装。

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2: r.query[spl[0]] = "" else: r.query[spl[0]] = spl[1] r.headers = {} needbody = True dateHeader = None for k in signedHeaders: if k not

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Python 开发事件函数 python模板 制作依赖包

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part_number_marker_element = response_document.find("{" + namespace_uri_m + "}NextPartNumberMarker") part_number_marker = int(pa

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在Linux环境中编包并运行Spark程序 操作场景 在程序代码完成开发后，您可以上传至Linux客户端环境中运行应用。使用Scala或Java语言开发的应用程序在Spark客户端的运行步骤是一样的。 使用Python开发的Spark应用程序无需打包成jar，只需将样例工程复制到编译机器上即可。

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yarn-cluster模式： java/scala版本（类名等请与实际代码保持一致，此处仅为示例），${ip}请使用实际执行nc -lk 9999的命令的机器ip bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class

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ip}请使用实际执行nc -lk 9999的命令的机器ip bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class com.huawei.bigdata.spark.examples.streaming.JavaH

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提供AI模型的交易市场，是AI消费者接触NAIE云服务的线上门户，是AI消费者对已上架的AI模型进行查看、试用、订购、下载和反馈意见的场所。 AI引擎 可支持用户进行机器学习、深度学习、模型训练的框架，如Tensorflow、Spark MLlib、MXNet、PyTorch、华为自研AI框架MindSpore等。

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准备 MRS 应用开发用户 准备工程 Spark提供了不同场景下的样例程序，您可以导入样例工程进行程序学习。或者您可以根据指导，新建一个Spark工程。 导入并配置Spark样例工程 新建Spark样例工程（可选） 准备安全认证 如果您使用的是安全集群，需要进行安全认证。 配置Spark应用安全认证 根据场景开发工程

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spark-shell 提供了一个简单学习API的方法，类似于交互式数据分析的工具。同时支持Scala和Python两种语言。在Spark目录下，执行./bin/spark-shell即可进入Scala交互式界面从HDFS中获取数据，再操作RDD。 示例：一行代码可以实现统计一个文件中所有单词。

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c -lk 9999的命令的机器ip bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --deploy-mode cluster --class com.huawei.bigdata.spark.examples.streaming

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c -lk 9999的命令的机器ip bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --deploy-mode cluster --class com.huawei.bigdata.spark.examples.streaming

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