hôte IP
S’applique à : 
Databricks Runtime 18.2 et versions ultérieures
Bêta
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Renvoie la représentation canonique d'une adresse IPv4 ou IPv6.
Pour la fonction SQL correspondante, consultez la fonctionip_host.
Syntaxe
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
dbf.ip_host(col=<col>)
parameter
parameter | Type | Description |
|---|---|---|
|
| Une valeur STRING ou BINARY représentant une adresse IPv4 ou IPv6 valide. |
Exemples
**Exemple 1** : Validez une adresse IPv4.
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('192.168.1.5',)], ['ipv4'])
df.select(dbf.ip_host('ipv4').alias('result')).collect()
[Row(result='192.168.1.5')]
Exemple 2 : canonicaliser une adresse IPv6.
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('2001:0DB8:0000:0000:0000:0000:0000:0001',)], ['ipv6'])
df.select(dbf.ip_host('ipv6').alias('result')).collect()
[Row(result='2001:db8::1')]
Exemple 3 : Valider une adresse IPv6 mappée IPv4.
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([('::ffff:192.0.2.128',)], ['ip'])
df.select(dbf.ip_host('ip').alias('result')).collect()
[Row(result='::ffff:192.0.2.128')]
Exemple 4 : valider une adresse IPv4 au format binaire. L’entrée est la représentation binaire de l’adresse IPv4 192.168.1.5.
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
from pyspark.sql.functions import hex
df = spark.createDataFrame([(bytearray([0xC0, 0xA8, 0x01, 0x05]),)], ['ip'])
df.select(hex(dbf.ip_host('ip')).alias('result')).collect()
[Row(result='C0A80105')]
**Exemple 5** : None l'entrée None renvoie.
from pyspark.databricks.sql import functions as dbf
df = spark.createDataFrame([(None,)], 'ip: string')
df.select(dbf.ip_host('ip').alias('result')).collect()
[Row(result=None)]