ratchet Asked: 2017-01-11 12:43:34 +0800 CST2017-01-11 12:43:34 +0800 CST 2017-01-11 12:43:34 +0800 CST 从 UDF 或 SP 调用 python 机器学习模型 772 我想在更新后通过机器学习模型从我的数据库 (Postgres) 运行记录。该模型位于 model.py 文件中。 接下来将 python 模型简单地移植到 SP 或 UDF（我不知道哪个最好用，如果有的话）。 我如何调用这个 python 模型并将记录参数传递给模型并返回所需的结果？ stored-procedures postgresql 1 个回答 Voted Best Answer joanolo 2017-01-11T12:53:11+08:002017-01-11T12:53:11+08:00 你基本上有三个选择： 有一个用 Python 编写的程序，它使用PsycoPG、PyGreSQL或其他具有等效功能的驱动程序从PostgreSQL中获取数据并在 Python 中处理它。或者您可以使用像SQLAlchemy这样的工具包，它用作对象关系映射器。 使用PL/Python编写用户定义函数，这意味着您实际上使用 Python 语言在PostgreSQL 中编写 UDF。如果您的模型使用某个函数model_predict(a, b, c)，您可以用类似于以下的方式调用它： SELECT a, b, c, model_predict(a, b, c) AS prediction FROM table WHERE <condition> 将数据从 PostgreSQL导出COPY FROM（使用...，或使用pgAdmin等任何工具）为合适的格式（例如 CSV），然后将其导入并在 Python 中处理（您可以使用Pandas read csv，例如）。
你基本上有三个选择：
有一个用 Python 编写的程序，它使用PsycoPG、PyGreSQL或其他具有等效功能的驱动程序从PostgreSQL中获取数据并在 Python 中处理它。或者您可以使用像SQLAlchemy这样的工具包，它用作对象关系映射器。
使用PL/Python编写用户定义函数，这意味着您实际上使用 Python 语言在PostgreSQL 中编写 UDF。如果您的模型使用某个函数
model_predict(a, b, c)，您可以用类似于以下的方式调用它：SELECT a, b, c, model_predict(a, b, c) AS prediction FROM table WHERE <condition>将数据从 PostgreSQL导出
COPY FROM（使用...，或使用pgAdmin等任何工具）为合适的格式（例如 CSV），然后将其导入并在 Python 中处理（您可以使用Pandas read csv，例如）。