Code Python (source)
Génère un flux avec du code Python (pandas). Sans port d'entrée, la brick
exécute votre code, récupère la variable df et la publie sur sa sortie
out : appel d'API, calcul, génération de données de test…
Contrat
Le code s'écrit façon notebook : pas de classe ni de fonction à définir, il
suffit d'affecter un pandas.DataFrame à la variable df.
Le namespace d'exécution expose :
| Nom | Description |
|---|---|
pd | pandas. |
np / numpy | NumPy. |
log(msg) | Trace un message dans les logs d'exécution. |
log_warning(msg) | Trace un avertissement. |
Si df n'est pas un DataFrame à la fin du code, la brick échoue avec un
message explicite. En cas d'erreur, le message pointe la ligne fautive du
snippet avec son extrait.
Exemple minimal
# Le code doit définir `df` (pandas DataFrame)
# pd / np disponibles, log(msg) pour tracer
data = [
{"id": 1, "nom": "Alice", "score": 12.5},
{"id": 2, "nom": "Bob", "score": 9.0},
]
df = pd.DataFrame(data)
log(f"{len(df)} lignes générées")
Paramètres
| Paramètre | Type | Requis | Description |
|---|---|---|---|
python_code | String | Oui | Le code Python (éditeur CodeMirror intégré). |
pip_packages | String | Non | Packages pip à installer avant l'exécution (un par ligne ou séparés par des virgules, ex. requests==2.32.0). |
timeout_seconds | Integer | Non | Durée maximale d'exécution (60 s par défaut). |
schema_mode | Enum | Non | declare : colonnes déclarées manuellement (défaut) ; infer : inférence à l'exécution. |
output_columns | Array | Non | En mode declare : nom + type (string, integer, float, boolean, datetime) de chaque colonne de sortie. |
En mode infer, l'aperçu de schéma dans l'éditeur exécute réellement votre
code pour lire les types du DataFrame résultant. Préférez declare si le
code a des effets de bord ou des appels externes coûteux.
Le code s'exécute sans sandbox, avec les droits du runner, au même titre que le SQL d'une brick Exécuter SQL. Le code exécuté est tracé dans les logs debug. L'installation de packages pip nécessite un runner avec accès réseau.
Pour consommer un flux avec du code Python, voir Code Python (sortie) ; pour le transformer, voir Code Python.