Dataworks API：调取 MC 项目下所有表单

文章目录

• 前言
• [Dataworks API 文档解读](#Dataworks API 文档解读)
• • [GetMetaDBTableList 接口文档](#GetMetaDBTableList 接口文档)
• [API 调试](#API 调试)
• • 在线调试
  • 本地调试
  • • 运行环境
    • 账密问题
    • 请求数据
    • 进一步处理
• 小结

前言

最近，我需要对公司的数据资产进行梳理，这其中便包括了Dataworks各个项目下的表单。这些表单，作为公司的重要数据资产之一，也需要进行整理和规范。幸运的是，官方提供了API接口，可以辅助我更高效地获取各个项目下的所有表单。

Dataworks API 提供了很多项目及表单的信息，比如表单列表、表单的名称、创建时间、所属项目、调度信息等等。

本文以一个比较简单的例子（获取表单列表）展开详细讲解下整个流程。

Dataworks API 文档解读

DataWorks OpenAPI 概述文档：https://help.aliyun.com/zh/dataworks/developer-reference/api

调取 Dataworks API 之前，需要留一下 API 的调取是有限额的。

基础版每日API总调用次数≤100次，标准版每日API总调用次数≤1000次，专业版每日API总调用次数≤10000次，而且不支持额外付费调用。而企业版几乎可以忽略调用限制，调用次数多且支持额外付费调用。

为规范 DataWorks OpenAPI 的调用，官方将 OpenAPI 分为1级、2级和3级，具体分类方式没有介绍，不过每一个 API 都有对应的级别说明，详见文档介绍。

GetMetaDBTableList 接口文档

本次要获取的是某项目下的表单名称，所以查看 GetMetaDBTableList 接口。

注意，文档中说的【引擎实例】其实就是 MaxCompute 的项目，所以这个相当于是在 DataWorks 中获取 MaxCompute 的项目的表。这个在工作空间中可以看到相关的配置信息。

另外，DataWorks 和 MaxCompute 的关系：

DataWorks 是阿里云提供的一站式大数据开发治理平台，可以在 DataWorks 上进行 MaxCompute 作业开发、周期性调度、作业运维、数据治理等一站式数据开发治理操作。可在 DataWorks 控制台创建 DataWorks 工作空间，并在这过程中直接创建并绑定 MaxCompute 项目，后续即可在 DataWorks 工作空间中开发 MaxCompute 作业。

MaxCompute通过 DataWorks 采用可视化方式，进行任务工作流的配置、周期性调度执行及元数据管理，保障数据生产及管理的高效稳定。

回到文档上，可以看到需要的参数有很多，但是并不是所有都需要，具体可以在调试部分点击【调试】按钮，到调试页面进行测试，或者直接点击该链接直达：https://next.api.aliyun.com/api/dataworks-public/2020-05-18/GetMetaDBTableList

调试入口

再往下，看看返回的数据，返回的数据结构如下。RequestId 和 Data 是同级的，我需要的 TableName 的路径是 Data -> TableEntityList -> TableName。

"剧透"下，这些数据都是 body 的值，后续调用可以看到对应的结构，处理值的时候，也需要从 body 层级开始取。

文档下面是一些示例和错误码，自行查看即可。

可能你看完后跟我一样，一脸懵逼！这就能取数了？不，取数的逻辑不在这里，具体的代码逻辑，可以在调试界面获取相关的参考代码，而且支持多种编程语言调取接口。

API 调试

在线调试

了解了基本的信息，接下来调试下。

在调试界面，可以看到，必填的参数其实只有一个，经过测试，填上该参数即可获取到相关的表单列表数据。

默认情况下，一页展示 10 条记录，最大可以展示 100 条，可以将分页参数的 PageSize 调到最大，使用最少的次数将表单数据都拉取下来。

发起调用之后，可以看到调用的结果信息，里面有一个返回值：TotalCount，官方介绍是计算引擎的总数，其实就是表单数量，可以结合该值调整页数和每页的记录数。

本地调试

调试没问题，那就进入下一步，在本地敲代码调 API 接口获取数据。

还是在调试页面，点击【SDK 示例】，这里以 Python 为例，点击 Python。可以看到一段完整的 Python 源码。

将其复制放到本地的 Python 编辑器中，此时还不能运行，还需要配置两个核心东西：运行环境 和 账户及密码 （ACCESS_KEY_ID和ACCESS_KEY_SECRET）。

运行环境

点击右侧的【SDK 信息】，可以看到安装的命令：

pip install alibabacloud_dataworks_public20200518==4.7.2

打开终端/命令提示符，先安装上alibabacloud_dataworks_public20200518==4.7.2环境（大前提：已经安装了 Python，此处不展开）。

可能会由于网络问题出现超时的报错，多试几次，或者分不同的时间段试试。

WARNING: Retrying (Retry(total=4, connect=None, read=None, redirect=None, status=None)) after connection broken by 'ReadTimeoutError("HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out.

账密问题

源码的第 45~47 行中介绍了怎么配置账密的方法：添加两个环境变量，一个命名为：ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID，对应的值是你的 ACCESS_KEY_ID，另外一个命名为：ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET，对应的值是你的 ACCESS_KEY_SECRET。

参考示例：

请求数据

两个准备工作做好之后，是不是就可以读取数据了呢？是的！不过可以读，但是读完没有保留下来。

直接运行源码，你会发现什么也没有......

这是因为源码没有打印（print()）或者返回（return）API 返回的数据，官方给了提示，需要自行打印返回值。（见源码第 53 行）

怎么改？print 一下，注意，由于返回的内容是一个对象，需要使用to_map()转换下对象，参考如下：

print(client.get_meta_dbtable_list_with_options(get_meta_dbtable_list_request, runtime).to_map())

再次运行就可以看到一个 字典结构的数据，和我前面"剧透"的那个截图的数据结构一致。

至此，恭喜你！已成功获取到你需要的数据。

进一步处理

尽管我们已经成功获取到数据，但目前仅获取了一页，最多只有100条记录。然而，在数据量比较大的情况下，我们需要进行多次调取。为提高效率，需要进一步完善代码，使程序能自动获取所有数据，同时保存每次调取的数据，以供后续分析和处理。

此处我加了一个for循环，并将数据临时存放在一个列表中，具体操作如下：

在class Sample中新增一个函数处理 body 的值，将 TableName 取出，然后返回。

@staticmethod
    def gettable(response):
        TableInfos = response.to_map()['body']['Data']['TableEntityList']
        TableList = [table['TableGuid'] for table in TableInfos]
        return TableList

并修改main()方法，调用gettable()方法，将处理结果TableList返回。

@staticmethod
    def main(
        args: List[str],
    ) -> None:
        # 请确保代码运行环境设置了环境变量 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID 和 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET。
        # 工程代码泄露可能会导致 AccessKey 泄露，并威胁账号下所有资源的安全性。以下代码示例使用环境变量获取 AccessKey 的方式进行调用，仅供参考，建议使用更安全的 STS 方式，更多鉴权访问方式请参见：https://help.aliyun.com/document_detail/378659.html
        client = Sample.create_client(os.environ['ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID'], os.environ['ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET'])
        get_meta_dbtable_list_request = dataworks_public_20200518_models.GetMetaDBTableListRequest(
            app_guid=args[0],
            page_size=args[1],
            page_number=args[2],
        )
        runtime = util_models.RuntimeOptions()
        try:
            # 复制代码运行请自行打印 API 的返回值
            # client.get_meta_dbtable_list_with_options(get_meta_dbtable_list_request, runtime)
            response = client.get_meta_dbtable_list_with_options(get_meta_dbtable_list_request, runtime)
            TableList = Sample.gettable(response)
            return TableList
        except Exception as error:
            # 如有需要，请打印 error
            # UtilClient.assert_as_string(error.message)
            response = UtilClient.assert_as_string(error.message)
            print(response)

最后在程序入库，修改传递的参数，并进行循环调用。

if __name__ == '__main__':
    # response = Sample.main(sys.argv[1:])
    TableList = []

    page_cnt = 10    #10*100，支持获取 1000 条记录
    for i in range(page_cnt):
        app_guid='odps.projectname';page_size=100;page_number=1+i
        response = Sample.main([app_guid,page_size,page_number])
        if response is None:    #没有返回值，说明报错了。
            continue
        TableList.extend(response)
    print(TableList[:10])

到这里，所有的数据都获取到了，放在列表 TableList 中。

不过数据还没有保存下来，最后再通过 pandas 将数据写入 Excel 中（使用其他工具包也可以）：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(TableList,columns=['tablename']);
df.to_excel('projectname_table.xlsx',index=False)

至此，数据获取大功告成！可以拿数据进行相关的分析了~~

小结

本文介绍了从 Dataworks 项目中获取所有表单字段的方法，基本步骤如下：

• 查看官方文档，了解约束和接口；
• 在线调试，并获取源码；
• 配置本地环境，安装 alibabacloud_dataworks_public20200518；
• 配置环境变量，新增两个环境变量ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID和 ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET，并将阿里云账号的 ACCESS_KEY_ID 和 ACCESS_KEY_SECRET 分别作为对应变量的值；
• 测试源码，打印数据，检验是否可行；
• 循环调用并保存数据。

整个流程比较繁琐，不过走一遍之后，便可以"一劳永逸"，因为其他的接口基本也是这个套路，改一些参数即可复用。