在dataworks上面,创建python节点, 跑任务,费用怎么计算? 复杂度会增加嘛

阿里云DataWorks按照数据处理量和资源使用情况计费，包括以下3个方面：

1. 数据同步费用：按照数据源数量、每日增加/更新的记录数等维度计算。

2. 数据开发费用：根据您所消耗的计算资源（包括CPU、内存、存储等）以及并发节点数进行计算。

3. 数据集成费用：涉及到单次任务执行时间、执行次数、调度时间、并行度等多方面因素来计算费用。

在DataWorks中运行Python脚本时，费用也是基于资源使用情况而定的。不过一般来说，Python脚本所需的计算资源相对较小，如果只是运行简单的数据处理逻辑，则不会显著地增加数据处理的复杂度和费用成本。但是如果执行的操作过于复杂，比如需要大量的计算、存储和网络带宽等资源，这将增加数据处理的复杂度和费用成本。

还需要注意的是，如果在DataWorks上运行Python脚本读写数据源、或者使用其他组件（如MaxCompute、ODPS等）与Python进行交互，相关组件所涉及的费用也需要考虑进去。

通过DataWorks运行Python脚本可能会增加数据处理的复杂度和费用成本，但具体情况还需要根据所处理的数据量、复杂度、使用的资源类型和费用标准等因素来评估。建议进行实践性尝试，以了解具体的费用成本和效益情况。