离线开发提供Python节点，支持直接编写Python代码。目前支持直接使用Python、PySpark 2种方式执行。

代码编辑器

在代码编辑器中可进行python代码的编写，支持python语法提示和语法高亮功能。

使用python节点进行开发时，可以使用azkaban机器上默认部署的python环境，也支持安装多个python环境，在python节点上选择所要使用的具体环境即可。若需安装自定义python环境，需要提前联系运维人员进行相关操作。

如下图，为Python节点，其他设置的页面，这里选择的是Python执行：

如下图，为Python节点，其他设置的页面，这里选择的是PySpark执行：

其中，其它设置中关于Python执行和环境等的默认设置，可在离线开发配置中设置。

参数使用

Python节点其它设置中“执行”选择为Python时，支持使用用户自定义输入参数，用法如下：

azprops是python任务运行时由系统注入的配置字典，内部包含了节点/任务所添加的输入参数、参数组、资源组以及系统参数（系统参数包括事件参数、任务关键字等内容）；用户使用脚本时，需要通过 azprops['key']方式获取，例如 azprops['azkaban.flow.1.days.ago’]；

Python节点其它设置中“执行”选择为PyPython时，不支持直接在PySpark的脚本中直接使用自定义输入参数。

如果需要使用，则需要按spark的 spark conf 形式来传递。 在自定义参数中增加 conf.spark.key1=value1。conf.spark.xxx 的自定义配置会被当成 --conf spark.xxx=xx 拼接在 spark提交命令行中。 在Spark程序中，通过当前SparkSession中的 SparkConf，获取 spark.key1的值。

节点输出参数用法

Python节点其它设置中“执行”选择为Python时，可以通过如下方法使用上游节点的输出参数，如下图所示：

1）输入参数中，引用上游的输出参数，比如outputs1；

2）添加自定义参数，设置key1=${outputs1[0][0]}（这里key1是你需要使用的参数名称，可以自定义，outputs1[0][0]表示上游输出参数的第一行第一列，也可以按需修改）；

3）在python代码中，使用azprops['key1’]，来获取数据。

Python 代码检查配置

为避免出现未知异常，当在平台上运行python脚本时，系统会默认禁用部分模块。若需新增或关闭相关规则，需联系运维人员进行处理。

预置规则列表

默认禁用的函数列表如下：