系统自带的模板函数如下。# — coding: utf-8 –# event (str) : in filter it is the API result, in other cases, it is your param# context : some environment information, temporarily useless# import module limit: json,time,random,pickle,re,math# do not modify function nameimport jsondef handler(event,context):# load str to json objectobj = json.loads(event) # 转化为JSON object。# add your code here# end addreturn obj您可以基于该函数进行修改，并根据自身需求修改函数的入参名称。参数1[context]：字符串类型，包含API执行的上下文环境，目前为空，暂未启用。参数2[event]：字符串类型，包含API的请求参数，或者是上一个过滤器处理后的结果。说明系统会将API请求参数或上个过滤器的输出结果，从key-value map转换为JSON形式，并使用该JSON对event参数进行传参，且JSON中的value仅支持字符串类型。前置过滤器的输出结果为key-value map。该输出结果将作为SQL语句执行入参，因此仅支持输出深度为1的key-value map。 https://help.aliyun.com/document_detail/175239.html，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”
在DataWorks中，前置过滤器函数可以用于对数据进行过滤和清洗。它是一个自定义函数，用于对输入数据进行处理，并返回处理结果。在使用前置过滤器函数时，需要定义函数的输入输出参数和具体的处理逻辑，并将其注册到DataWorks中。
以下是使用前置过滤器函数的步骤：
创建前置过滤器函数：在DataWorks控制台中，选择你的项目，进入数据开发页面。在数据开发页面，创建一个新的前置过滤器函数，并设置该函数的名称、输入参数、输出参数和处理逻辑。在设置函数的输入参数和输出参数时，需要选择参数类型，例如字符串、整数、日期等类型。
编写处理逻辑：在设置前置过滤器函数的处理逻辑时，可以使用SQL、Python等语言编写处理代码。处理代码需要根据输入参数进行相应的处理，并返回处理结果。处理逻辑的编写需要根据具体的业务需求进行，例如对数据进行清洗、转换、计算等操作。
注册函数：在完成前置过滤器函数的创建和处理逻辑编写后，需要将该函数注册到DataWorks中。注册函数的方法是在DataWorks控制台中，选择“数据开发”-“函数计算”，然后将前置过滤器函数上传到函数计算中。
使用前置过滤器函数：在已经注册了前置过滤器函数后，可以将该函数应用到DataWorks中的数据处理任务中。在数据处理任务中，选择“函数计算”节点，并选择需要使用的前置过滤器函数。然后在任务中设置输入参数和输出参数，以及其他相关参数，并执行任务。
在DataWorks中，前置过滤器是一种用于筛选数据流中不满足条件的记录的组件。前置过滤器可以在数据流经过转换之前对其进行预处理，从而减少不必要的计算开销。
要创建和使用前置过滤器，需要按照以下步骤操作：
前置过滤器支持多种类型的条件表达式，例如字符串匹配、数值比较、逻辑运算等。可以根据实际需求灵活选择合适的过滤条件。
在DataWorks中，前置过滤器函数是一种用于对数据进行预处理的功能。它可以在数据进入数据集成模块之前，对数据进行筛选和处理。以下是创建和使用前置过滤器函数的步骤：
创建前置过滤器函数：
使用前置过滤器函数：
注意：前置过滤器函数只能在数据集成任务中使用，不能在数据同步任务中使用。
使用函数作为API过滤器https://help.aliyun.com/zh/dataworks/user-guide/use-filters?spm=a2c4g.11186623.0.i27
使用限制
当使用函数作为API过滤器时，前置过滤器和后置过滤器的函数类型需要保持一致。即：均选择Aviator函数类型或Python函数类型。暂不支持对同一API的前置和后置过滤器选择不同的函数类型。
Python函数正在改造中，暂不支持新建、克隆和发布新的Python函数。
使用函数作为API的过滤器
在服务开发页面，展开目标API所在的业务流程 > API。
双击相应的API名称，打开该API的编辑页面。
单击页面右侧的过滤器。
根据需要勾选使用前置过滤器或使用后置过滤器，函数类型默认为Aviator函数，单击前置过滤器或后置过滤器右侧的下拉框选择目标函数（可添加多个函数，执行时会按照函数的添加顺序对API参数进行处理）。
说明
过滤器由一个或多个函数组成，允许您对API的请求参数进行预处理或对查询结果进行二次加工。
若在下拉列表中无法获取目标函数名称，请检查目标函数是否已发布，或尝试新建函数并发布。详情请参见发布函数。
单击API返回结果预览，查看使用过滤器后的结果是否符合预期。
系统自带的模板函数如下。# — coding: utf-8 –# event (str) : in filter it is the API result, in other cases, it is your param# context : some environment information, temporarily useless# import module limit: json,time,random,pickle,re,math# do not modify function nameimport jsondef handler(event,context):# load str to json objectobj = json.loads(event) # 转化为JSON object。# add your code here# end addreturn obj您可以基于该函数进行修改，并根据自身需求修改函数的入参名称。参数1[context]：字符串类型，包含API执行的上下文环境，目前为空，暂未启用。参数2[event]：字符串类型，包含API的请求参数，或者是上一个过滤器处理后的结果。说明系统会将API请求参数或上个过滤器的输出结果，从key-value map转换为JSON形式，并使用该JSON对event参数进行传参，且JSON中的value仅支持字符串类型。前置过滤器的输出结果为key-value map。该输出结果将作为SQL语句执行入参，因此仅支持输出深度为1的key-value map。
https://help.aliyun.com/document_detail/175239.html，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”
在DataWorks中，您可以创建和使用前置过滤器函数来进行数据处理。前置过滤器函数是一种特殊的Python函数，它它可以在执行SQL查询之前运行，用于过滤输入的数据集。下面是一些关于如何在DataWorks中创建和使用前置过滤器函数的基本说明：
准备工作
创建前置过滤器函数
使用前置过滤器函数
需要注意的是，由于前置过滤器函数是在执行SQL查询之前运行的，因此它的执行效率会直接影响到整个SQL开发任务的性能。为了获得更好的性能，建议尽量避免在前置过滤器函数中进行复杂的计算和数据处理，而是将这些任务放在后续的SQL查询中完成。同时，也应注意优化前置过滤器函数的代码质量，使其尽可能简洁高效。
在DataWorks中，可以使用前置过滤器函数来对数据进行预处理和筛选操作。下面是创建和使用前置过滤器函数的步骤说明：
1. 创建前置过滤器函数：
2. 配置前置过滤器函数：
3. 运行任务并检查结果：
需要注意的是，创建和使用前置过滤器函数通常需要一定的编程知识和经验。您可以根据具体的业务需求，编写自定义的前置过滤器函数代码来实现特定的逻辑操作。