Code Python

Code Python (t_custom) transforme le flux avec du code Python libre quand aucune brick standard ne convient. Le contrat est simple, façon notebook : le code reçoit une variable df (le DataFrame pandas d'entrée) et doit la modifier ou la réassigner ; la valeur finale de df devient la sortie de la brick.

Ports
Entrées	1 flux (in)
Sorties	1 flux (out) : la valeur finale de df

Si df n'est plus un DataFrame pandas à la fin du code, la brick échoue avec une erreur explicite.

Environnement disponible

Symbole	Description
df	Le DataFrame pandas d'entrée (une copie ; l'amont n'est jamais modifié)
pd	import pandas as pd
np	import numpy as np
log(msg)	Écrit un message d'information dans les logs d'exécution
log_warning(msg)	Écrit un avertissement

Une erreur dans le code remonte avec le numéro de ligne et un extrait de la ligne fautive dans les logs d'exécution.

Exemple

# df : DataFrame d'entrée (pandas)
df["total"] = df["prix"] * df["quantite"]
df = df[df["total"] > 0]
log(f"{len(df)} lignes conservées")

Paramètres

Paramètre	Défaut	Description
python_code	pass-through	Le code Python à exécuter (requis).
pip_packages	—	Packages pip à installer avant l'exécution (un par ligne ou séparés par des virgules). Nécessite un runner autorisant pip et l'accès réseau.
timeout_seconds	60	Durée maximale d'exécution. Au-delà, la brick échoue.
schema_mode	passthrough	Schéma de sortie : identique à l'entrée, ou colonnes déclarées.
output_columns	[]	Colonnes déclarées (nom + type) quand schema_mode vaut declare.

Schéma de sortie

Le schéma produit par du code libre n'est pas connu statiquement :

• passthrough (défaut) : les bricks en aval voient le schéma d'entrée. Convient si vous ajoutez ou retirez peu de colonnes ;
• declare : vous listez manuellement les colonnes de sortie (nom + type), qui deviennent visibles pour les bricks en aval.

Sous le capot

La brick est un composant Fluhoms classique : elle hérite de ComponentBase, exécute votre code dans un espace de noms contrôlé sur le runner, puis émet le résultat via self._output("out", df) et clôt avec self._end(). Votre code ne manipule que df, l'infrastructure d'entrées/sorties est gérée pour vous.

Timeout best-effort

Au dépassement du timeout, la brick échoue proprement mais le thread Python n'est pas interrompu de force : un code réellement bloquant peut continuer en arrière-plan jusqu'à la fin du processus.

Sécurité

Le code s'exécute avec les droits du runner, sans bac à sable. N'exécutez que du code de confiance. Le code exécuté est tracé dans les logs (niveau debug).

Variantes source et sortie

Le même contrat existe en début et en fin de pipeline :

• Code Python (source) : le code définit df pour produire le flux ;
• Code Python (sortie) : le code consomme df (pas de sortie).