Kedro数据目录配置Azure Blob Storage数据集出现报错如何解决

1. 核心语法错误：你提供的catalog.yml配置存在YAML语法违规，load_args下的sep:';'键值对中，冒号后未加空格，不符合YAML语法要求，会直接导致配置解析时抛出缩进/语法类错误，也就是你收到的unexpected unindent报错的直接来源。
2. 潜在依赖缺失：使用abfs协议访问Azure Blob Storage需要额外依赖adlfs包，Docker容器若未预装该依赖也会触发数据集实例化失败。
3. 可选配置问题：若修正语法和依赖后仍报错，需排查凭证配置是否匹配、Kedro数据集依赖是否完整。

• 修正YAML配置语法，调整后的正确配置如下：

brand_dataset:
  type: pandas.CSVDataSet
  filepath: "abfs://container/my_file.csv"
  credentials: my_creds
  load_args:
    sep: ';'

• 安装Azure Blob访问依赖，在Docker容器内执行pip install adlfs，若要永久生效需将adlfs添加到项目依赖文件（如requirements.txt、pyproject.toml）中，在镜像构建阶段完成安装。
• 若使用Kedro 0.18及以上版本，需单独安装数据集依赖：pip install kedro-datasets[pandas.CSVDataSet]，同样需同步到Docker镜像的依赖安装步骤中。
• 确认conf/local/credentials.yml中存在对应的my_creds配置，包含Azure存储账号的合法鉴权信息，示例格式参考：

my_creds:
  account_name: 你的存储账号名
  account_key: 你的存储账号密钥

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DataEnthusiast