以下代码转换为python %scala import org.apache.spark.sql.delta.DeltaTable import io.delta.tables._ val deltaTable = DeltaTable.forPath("dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all") val liveTable = DeltaTable.stream("dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all") .onEvents("operation = 'MERGE'") ## 只处理MERGE操作 .forEachEvent("SELECT channelCode, count(0) AS js_num FROM delta.`dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all` GROUP BY channelCode")

以下是将 Scala 代码转换为 Python 代码后的结果：

from delta.tables import *
from pyspark.sql.functions import count

deltaTable = DeltaTable.forPath(spark, "dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all")
liveTable = DeltaTable \
    .stream(spark, "dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all") \
    .onEvents("operation = 'MERGE'") \
    .forEachEvent("SELECT channelCode, count(0) AS js_num FROM delta.`dbfs:/mnt/odp01/sbd/trade_all` GROUP BY channelCode") \
    .writeStream \
    .format("console") \
    .option("truncate", "false") \
    .start()

需要注意的是，Python 代码中需要使用 PySpark 的相关库，如上述代码中使用了 `pyspark.sql.functions.count` 函数。另外，由于 Python 是动态类型语言，因此不需要像 Scala 代码中一样显式地声明变量类型。