如何使用AzureML Python SDK获取作业Code标签下的文件

你遇到的问题是因为get_file_names()和download_files()方法仅针对作业的Outputs和logs目录，而Code标签里的内容是作业提交时的代码快照，不属于这两个范畴。以下是几个可行的解决办法：

方法1：通过Run类下载代码快照 #

使用download_snapshot()方法可以直接下载作业提交时的完整代码快照到本地，示例代码：

from azureml.core import Run

# 获取当前运行的作业实例（作业内运行时），或通过实验+作业ID获取已完成作业
run = Run.get_context()
# 本地访问已完成作业的写法：
# from azureml.core import Workspace, Experiment
# ws = Workspace.from_config()
# exp = Experiment(ws, "你的实验名称")
# run = exp.get_run("你的作业ID")

# 下载快照到指定本地路径
run.download_snapshot(target_path="./downloaded_code")

执行后，指定路径下会生成完整的提交代码文件。

方法2：作业运行时直接读取本地代码路径 #

如果是在作业运行过程中需要访问代码文件，提交的代码已经挂载在运行环境的特定目录下，直接读取即可：

import os

# 普通作业的代码目录
code_dir = "./azureml-app/code"
# 模块化作业的代码目录（替换为你的模块名称）
# code_dir = "./azureml-app/azureml-modules/你的模块名称/code"

# 列出目录文件并读取内容
for filename in os.listdir(code_dir):
    print(filename)
    with open(os.path.join(code_dir, filename), "r") as f:
        content = f.read()

方法3：通过AzureML工作室界面直接下载 #

如果不需要代码实现，可直接在AzureML工作室的作业详情页，打开Code标签，点击右上角的「下载」按钮，将代码快照以压缩包形式下载到本地，解压后即可使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ABaron