无法使用azure sdk python for azure数据工厂创建数据集

我试图使用azure sdk for python在ADF中创建数据集，不幸的是，我遇到了此错误消息。我不确定下面的代码有什么问题

dsOut_name = 'POC_DatasetName'
ds_ls ="AzureBlobStorage"
output_blobpath = '/tempdir'
df_name = 'pipeline1'
dsOut_azure_blob = AzureBlobDataset(linked_service_name=ds_ls, folder_path=output_blobpath)
dsOut = adf_client.datasets.create_or_update(rg_name, df_name, dsOut_name, dsOut_azure_blob)
print_item(dsOut)

---

请帮助

我可以复制您的问题，这行

ds\u ls=“AzureBlobStorage”

是错误的，应该是

ds\u ls=LinkedService引用（reference\u name=ls\u name）

你可以参考我完整的工作样本

确保您的服务负责人在数据工厂的

访问控制（IAM）

中具有RBAC角色（例如

所有者

，

参与者

），并且您已完成所有操作

我的软件包版本：

azure-mgmt-datafactory  0.6.0
azure-mgmt-resource  3.1.0
azure-common  1.1.23

---

代码：

来自azure.common.credentials导入服务PrincipalCredentials
从azure.mgmt.resource导入ResourceManagementClient
从azure.mgmt.datafactory导入DataFactoryManagementClient
从azure.mgmt.datafactory.models导入*
订阅\u id=“”
ls_name='storageLinkedService'
rg_名称=“”
df_名称=“”
凭证=服务原则凭证（客户端id=“”，
机密=“”，租户=“”）
resource\u client=ResourceManagementClient（凭据、订阅\u id）
adf_client=DataFactoryManagementClient（凭据、订阅id）
存储\u string=SecureString（'DefaultEndpointsProtocol=https；AccountName=；AccountKey='））
ls\u azure\u存储=AzureStorageLinkedService（连接字符串=存储字符串）
ls=adf_客户端。链接_服务。创建_或_更新（rg_名称、df_名称、ls_名称、ls_azure_存储）
ds\U ls=LinkedServiceReference（引用名称=ls\U名称）
#创建Azure blob数据集（输出）
dsOut\u name='ds\u out'
输出\u blobpath='/'
dsOut\u azure\u blob=AzureBlobDataset（链接的\u服务\u名称=ds\u ls，文件夹\u路径=output\u blobpath）
dsOut=adf_客户端。数据集。创建_或_更新（rg_名称、df_名称、dsOut_名称、dsOut_azure_blob）
打印（数据输出）

azure-mgmt-datafactory  0.6.0
azure-mgmt-resource  3.1.0
azure-common  1.1.23

from azure.common.credentials import ServicePrincipalCredentials
from azure.mgmt.resource import ResourceManagementClient
from azure.mgmt.datafactory import DataFactoryManagementClient
from azure.mgmt.datafactory.models import *


subscription_id = '<subscription-id>'
ls_name = 'storageLinkedService'
rg_name = '<group-name>'
df_name = '<datafactory-name>'

credentials = ServicePrincipalCredentials(client_id='<client id of the service principal>',
                                          secret='<secret of the service principal>', tenant='<tenant-id>')
resource_client = ResourceManagementClient(credentials, subscription_id)
adf_client = DataFactoryManagementClient(credentials, subscription_id)


storage_string = SecureString('DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<storage account name>;AccountKey=<storage account key>')

ls_azure_storage = AzureStorageLinkedService(connection_string=storage_string)
ls = adf_client.linked_services.create_or_update(rg_name, df_name, ls_name, ls_azure_storage)

ds_ls = LinkedServiceReference(reference_name=ls_name)


# Create an Azure blob dataset (output)
dsOut_name = 'ds_out'
output_blobpath = '<container name>/<folder name>'
dsOut_azure_blob = AzureBlobDataset(linked_service_name=ds_ls, folder_path=output_blobpath)
dsOut = adf_client.datasets.create_or_update(rg_name, df_name, dsOut_name, dsOut_azure_blob)
print(dsOut)