使用场景 | 场景举例 | 使用方式 |
单一参数的动态调整 | 需要重复执行相同的代码,但代码的输入条件不同。例如,每天需要查询前一天的数据,因此数据的时间参数会有所变化。 | 将时间参数定义为动态变量,通过调整时间参数进行测试,而不需要修改代码的其他部分,避免重复编写相似的代码 |
开发和生产隔离 | 在开发环境和生产环境,需要设置同一个参数的不同取值 | 定义项目参数,并且分别设置调试运行取值、周期调度取值,或者开发环境取值、生产环境取值,则在任务调试和调度运行时,会分别从对应场景中取不同的值 |


dlcutils.widgets.get("fav_Food")# output beans

# print project parametersdlcutils.widgets.get("test_parameter")# output 100


# get task_test_param value# When testing and running in the notebook space,# default values need to be set because the notebook file has not yet been associated with a task.try:task_test_param_value = dlcutils.widgets.get("task_param")if not task_test_param_value: # 如果获取到的值是空字符串task_test_param_value = 'task_default_value'except Exception: # 如果完全获取不到参数task_test_param_value = 'task_default_value'print(f"Using toy value: {task_test_param_value}")
# get workflow_test_param value# When testing and running in the notebook space,# default values need to be set because the notebook file has not yet been associated with a workflow.try:workflow_test_param_value = dlcutils.params.get("workflow_param")if not workflow_test_param_value: # 如果获取到的值是空字符串workflow_test_param_value = 'workflow_default_value'except Exception: # 如果完全获取不到参数workflow_test_param_value = 'workflow_default_value'print(f"Using toy value: {workflow_test_param_value}")
使用场景 | 场景举例 | 使用方式 |
工作流的自动化 | 数据处理工作流:在 ETL(提取、转换、加载)过程中,第一个 Notebook 提取并转换数据,第二个 Notebook 进行加载或进一步分析。 机器学习工作流:第一个 Notebook 训练模型并保存结果,第二个 Notebook 使用该模型进行预测或评估。 | 第一个 Notebook 的输出参数直接作为第二个 Notebook 的输入,实现任务之间的自动化连接。 |
分支逻辑的完成 | 条件处理:在数据处理或分析过程中,根据不同的输入条件执行不同的逻辑。 动态决策:在机器学习或数据科学项目中,根据模型预测或数据特征的不同,选择不同的处理路径。 | 第二个 Notebook 文件通过判断第一个 Notebook 的输出结果,选择性地运行不同的代码逻辑。 |
# Exit the notebook and output parametersdlcutils.notebook.exit('12345')
# get task_input_param value# When testing and running in the notebook space,# default values need to be set because the notebook file has not yet been associated with a task.try:task_input_param = dlcutils.widgets.get("parameter")if not task_input_param: # 如果获取到的值是空字符串task_input_param = 'task_input_default_value'except Exception: # 如果完全获取不到参数task_input_param = 'task_input_default_value'print(f"Using toy value: {task_input_param}")




dlcutils.secrets.get("secret_name", "v1", "ap-guangzhou")# output secret_value
文档反馈