xplenty api python开发包
xplenty3的Python项目详细描述
##xplenty python 3包装器
使用
[`2to3`]（https://docs.python.org/2/library/2to3.html）更新了python 2[xplenty.py]（https://github.com/xplenty/xplenty.py）api]（https://github.com/xplenty/xplenty-api-doc）。要使用它，请创建一个xplentyclient对象并调用其方法来访问xplenty api。本页介绍可用的xplenty client方法。
xplentyclient
account廑id="myaccountid"
api廑key="v4eyfgnqycsasxghznxs"
client=xplentyclient（account廑id，api廑key）
``````
群集是分配给您的帐户的一组计算机（"节点"）。集群中的节点数由您提供给调用的"nodes"值决定。当群集处于活动状态时，只有帐户的用户才能在群集上运行作业。
启动新作业时，需要提供活动群集。保存在响应"id"字段中返回的集群id值。您将在随后的API调用中使用该值来引用此群集。
`` python
cluster廑type="production"
nodes=2
name="new cluster廑199999"
description="new cluster's description"
terminate廑on廑idle=false
time廑to廑idle=3600
cluster=client.create_cluster（cluster_type，nodes，name，description，terminate_on_idle，time_to_idle）
print cluster.id
````
您的群集及其状态。
``python
clusters=client.clusters
打印"群集数："，len（群集）
对于群集中的群集：
打印cluster.id，cluster.name，cluster.created_at
```
群集，释放其资源并终止其运行时周期。当集群的所有作业都已完成且不再需要时，请使用此方法。此方法返回给定群集的详细信息，包括状态"pending嫒terminate"。
``python
id=85
cluster=client.terminate嫒cluster（id）
print cluster.status
````
作业执行作业包中定义的一系列数据处理任务。除非作业遇到错误或被用户终止，否则它将一直运行，直到完成对所有输入数据的任务为止。保存在响应"id"字段中返回的作业id值。您将在随后的API调用中使用该值引用此作业。
``python
cluster廑id=83
package廑id=782
variables={}
variables['outputpath']="test/job廑vars.csv"
variables['date']="09-10-2012"
print job.id
````
````列出所有作业
此方法返回在您的帐户下创建的所有作业的信息。
``python
jobs=client.jobs
信息
此方法根据给定的作业ID检索作业的信息。
`` python
作业ID=235
作业=客户端。获取作业（作业ID）
打印作业。状态
`````
终止作业
此方法终止活动作业。通常没有必要要求终止一项工作，bE正常情况下，作业在完成任务后结束。如果需要作业的群集资源执行更紧急的作业，则可能需要主动终止作业，或者如果作业花费太长时间才完成。
``python
job id=235
job=client.stop_job（job_id）
print job.status
````
显示包及其属性。
``python
packages=client.packages
print"包数："，len（包）
具有给定ID的包的详细信息。
``python
id=85
package=client.get廑package（id）
print package.name
```
contribution
1。分叉
2.创建功能分支（`git checkout-b my new feature`）
3。提交更改（`git commit-am'add some feature`）
4.推到分支（`git push origin my new feature`）
5。创建新的拉取请求
\license
在[mit license]下发布（http://www.opensource.org/licenses/mit license.php）。
使用
[`2to3`]（https://docs.python.org/2/library/2to3.html）更新了python 2[xplenty.py]（https://github.com/xplenty/xplenty.py）api]（https://github.com/xplenty/xplenty-api-doc）。要使用它，请创建一个xplentyclient对象并调用其方法来访问xplenty api。本页介绍可用的xplenty client方法。
xplentyclient
account廑id="myaccountid"
api廑key="v4eyfgnqycsasxghznxs"
client=xplentyclient（account廑id，api廑key）
``````
群集是分配给您的帐户的一组计算机（"节点"）。集群中的节点数由您提供给调用的"nodes"值决定。当群集处于活动状态时，只有帐户的用户才能在群集上运行作业。
启动新作业时，需要提供活动群集。保存在响应"id"字段中返回的集群id值。您将在随后的API调用中使用该值来引用此群集。
`` python
cluster廑type="production"
nodes=2
name="new cluster廑199999"
description="new cluster's description"
terminate廑on廑idle=false
time廑to廑idle=3600
cluster=client.create_cluster（cluster_type，nodes，name，description，terminate_on_idle，time_to_idle）
print cluster.id
````
您的群集及其状态。
``python
clusters=client.clusters
打印"群集数："，len（群集）
对于群集中的群集：
打印cluster.id，cluster.name，cluster.created_at
```
群集，释放其资源并终止其运行时周期。当集群的所有作业都已完成且不再需要时，请使用此方法。此方法返回给定群集的详细信息，包括状态"pending嫒terminate"。
``python
id=85
cluster=client.terminate嫒cluster（id）
print cluster.status
````
作业执行作业包中定义的一系列数据处理任务。除非作业遇到错误或被用户终止，否则它将一直运行，直到完成对所有输入数据的任务为止。保存在响应"id"字段中返回的作业id值。您将在随后的API调用中使用该值引用此作业。
``python
cluster廑id=83
package廑id=782
variables={}
variables['outputpath']="test/job廑vars.csv"
variables['date']="09-10-2012"
print job.id
````
````列出所有作业
此方法返回在您的帐户下创建的所有作业的信息。
``python
jobs=client.jobs
信息
此方法根据给定的作业ID检索作业的信息。
`` python
作业ID=235
作业=客户端。获取作业（作业ID）
打印作业。状态
`````
终止作业
此方法终止活动作业。通常没有必要要求终止一项工作，bE正常情况下，作业在完成任务后结束。如果需要作业的群集资源执行更紧急的作业，则可能需要主动终止作业，或者如果作业花费太长时间才完成。
``python
job id=235
job=client.stop_job（job_id）
print job.status
````
显示包及其属性。
``python
packages=client.packages
print"包数："，len（包）
具有给定ID的包的详细信息。
``python
id=85
package=client.get廑package（id）
print package.name
```
contribution
1。分叉
2.创建功能分支（`git checkout-b my new feature`）
3。提交更改（`git commit-am'add some feature`）
4.推到分支（`git push origin my new feature`）
5。创建新的拉取请求
\license
在[mit license]下发布（http://www.opensource.org/licenses/mit license.php）。
欢迎加入QQ群-->： 979659372
