# 从 PayPal 实体读取内容
<a name="paypal-reading-from-entities"></a>

**先决条件**

要从中读取内容的 PayPal 对象。需要对象名称 `transaction`。

**源支持的实体**：


| 实体 | 可以筛选 | 支持限制 | 支持排序依据 | 支持 Select \$1 | 支持分区 | 
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | 
| 交易 | 支持 | 是 | 否 | 是 | 是 | 

**示例：**

```
paypal_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="paypal",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "transaction",
        "API_VERSION": "v1",
        "INSTANCE_URL": "https://api-m.paypal.com"
    }
```

**PayPal 实体和字段详细信息**：

具有静态元数据的实体：

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/glue/latest/dg/paypal-reading-from-entities.html)

## 对查询进行分区
<a name="paypal-reading-partitioning-queries"></a>

如果您想在 Spark 中利用并发，可以提供其他 Spark 选项：`PARTITION_FIELD`、`LOWER_BOUND`、`UPPER_BOUND` 和 `NUM_PARTITIONS`。使用这些参数，原始查询将被拆分为 `NUM_PARTITIONS` 个子查询，这些子查询可以由 Spark 任务同时执行。
+ `PARTITION_FIELD`：用于对查询进行分区的字段的名称。
+ `LOWER_BOUND`：所选分区字段的**包含**下限值。

  对于“日期时间”字段，我们接受 ISO 格式的值。

  有效值示例：

  ```
  "2024-07-01T00:00:00.000Z"
  ```
+ `UPPER_BOUND`：所选分区字段的**排除**上限值。
+ `NUM_PARTITIONS`：分区的数量。

以下字段支持基于实体的分区：


| 实体名称 | 分区字段 | 数据类型 | 
| --- | --- | --- | 
| 交易 | transaction\$1initiation\$1date | 日期时间 | 

示例：

```
paypal_read = glueContext.create_dynamic_frame.from_options(
    connection_type="paypal",
    connection_options={
        "connectionName": "connectionName",
        "ENTITY_NAME": "transaction",
        "API_VERSION": "v1",
        "PARTITION_FIELD": "transaction_initiation_date"
        "LOWER_BOUND": "2024-07-01T00:00:00.000Z"
        "UPPER_BOUND": "2024-07-02T00:00:00.000Z"
        "NUM_PARTITIONS": "10"
    }
```