7.5.1 データストアのエクスポート

OML4Pyエクスポート・データストア機能を使用して、PythonまたはOMLプロキシ・オブジェクトを現在のデータベース・インスタンスからzipアーカイブに保存します。

oml.export_ds APIを使用して、データストアを現在のOracle AI Databaseインスタンスからzipアーカイブにエクスポートします。これにより、PythonおよびOMLプロキシ・オブジェクト(データセット、モデル、その他の分析アセットを含む)をインスタンスから移行できるため、必要に応じて後で別のインスタンスにインポートできます。

oml.export_ds関数を使用して、これらのオブジェクトを移植可能なzipアーカイブに保存します。

oml.export_ds(
    file_name,
    name=None,
    regex_match=False,
    overwrite=False,
    database_directory="DATA_PUMP_DIR"
)

パラメータ:

• file_name (str): エクスポートされたデータストアの宛先zipファイルの名前を指定します。

• name (str、list of strまたはNone): エクスポートするデータストアの名前、またはデータストア名を照合するための正規表現を指定します。nameがNoneまたは空のリストの場合は、すべてのデータストアがエクスポートされます。指定されたデータストアで現在のユーザーが所有するデータベース・オブジェクトのみが含まれます。

• regex_match (bool、デフォルト=False): Trueに設定すると、name引数は、データストア名を照合するための正規表現として処理されます。

• overwrite (bool、デフォルト=False): Trueの場合、zipアーカイブがすでに存在する場合は上書きされます。

• database_directory (str、デフォルト='DATA_PUMP_DIR'): データストアの内容をzipアーカイブにエクスポートするのに使用される、読取り/書込み権限を持つ既存のデータベース・ディレクトリの名前を指定します。

例7-21 データストアのエクスポート

次の例は、PythonオブジェクトをOML4Pyデータストアに保存した後、zipアーカイブにエクスポートする方法を示しています。

import oml
from sklearn import datasets

# Save Python objects into datastores
iris = datasets.load_iris()
diabetes = datasets.load_diabetes()
oml.ds.save(objs={'iris': iris}, name="ds_pyobjs1", description="python datasets")
oml.ds.save(objs={'diabetes': diabetes}, name="ds_pyobjs2", description="python datasets")

# Export datastores to a zip file
oml.export_ds(file_name="ds1.zip", name='pyobjs', regex_match=True, overwrite=True)

# Optionally delete original datastores
oml.ds.delete(name=["ds_pyobjs1", "ds_pyobjs2"])