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Gilt für:
Databricks Runtime 18.2 und höher
Important
Dieses Feature befindet sich in der Betaversion. Arbeitsbereichsadministratoren können den Zugriff auf dieses Feature über die Vorschauseite steuern. Siehe Manage Azure Databricks Previews.
Gibt die kanonische Zeichenfolgendarstellung einer IP-Adresse oder eines CIDR-Blocks zurück. Gibt einen None Fehler zurück, anstatt einen Fehler zu auslösen, wenn die Eingabe ungültig ist.
Informationen zur entsprechenden SQL-Funktion finden Sie unter try_ip_as_string Funktion.
Syntax
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
dbf.try_ip_as_string(col=<col>)
Parameters
| Parameter | Typ | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column oder str |
Ein STRING- oder BINARY-Wert, der einen gültigen IPv4- oder IPv6-Adress- oder CIDR-Block darstellt. |
Beispiele
Beispiel 1: Konvertieren einer IPv4-Adresse in eine Zeichenfolge.
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('192.168.1.1',)], ['ip'])
df.select(dbf.try_ip_as_string('ip').alias('result')).collect()
[Row(result='192.168.1.1')]
Beispiel 2: Konvertieren einer IPv6-Adresse in eine Zeichenfolge.
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('2001:db8::1',)], ['ip'])
df.select(dbf.try_ip_as_string('ip').alias('result')).collect()
[Row(result='2001:db8::1')]
Beispiel 3: Konvertieren eines CIDR-Blocks in eine Zeichenfolge.
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('192.168.1.5/24',)], ['cidr'])
df.select(dbf.try_ip_as_string('cidr').alias('result')).collect()
[Row(result='192.168.1.0/24')]
Beispiel 4: Ungültige Eingabe gibt zurück None.
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('invalid.ip',)], ['ip'])
df.select(dbf.try_ip_as_string('ip').alias('result')).collect()
[Row(result=None)]
Beispiel 5: None Eingabe gibt zurück None.
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([(None,)], 'ip: string')
df.select(dbf.try_ip_as_string('ip').alias('result')).collect()
[Row(result=None)]