Ferramenta Python
Ferramenta Python
Requisitos da função de usuário
Função de usuário* | Acesso à ferramenta/ao recurso |
|---|---|
Usuário completo | ✓ |
Usuário básico | X |
*Aplica-se a clientes do Alteryx OneProfessional e Enterprise Edition nas versões 2025.1 e posteriores do Designer.
A ferramenta Python é um editor de código para usuários do Python. Recomenda-se ter proficiência em Python para utilizar essa ferramenta.
Depois de importar o pacote Alteryx Python, execute Alteryx.help para obter informações sobre funções úteis:
from ayx import AlteryxAlteryx.help()
Importante
O Designer aceita um código Python de cliente (customer Python code), mas o Alteryx não é compatível com esse código.
Fluxo de trabalho de exemplo
A ferramenta Python tem um fluxo de trabalho de exemplo. Acesse Exemplos de fluxos de trabalho para saber como acessar esse e muitos outros exemplos diretamente no Alteryx Designer.
Começar
A janela de configuração da ferramenta Python se parece com o Jupyter Notebook. Se você não estiver familiarizado com o Jupyter Notebook, vá para Ajuda > Tour pela interface do usuário ou Ajuda > Ajuda do Notebook. Para obter assistência com código, consulte referências adicionais em Ajuda.
Nota
Embora a ferramenta imite a interface do Jupyter Notebook, algumas opções podem se comportar de maneira diferente do esperado.
Instalar os pacotes de data science de que você precisa
A ferramenta Python inclui estes pacotes de ciência de dados:
ayx: API do Alteryx
jupyter: metapacote do Jupyter
matplotlib: pacote de plotagem do Python
numpy: numpy, processamento de matriz para números, cadeias de caracteres (strings), registros e objetos.
pandas: poderosas estruturas de dados para análise de dados, séries temporais e estatísticas.
requests: Python HTTP para humanos
scikit-learn: um conjunto de módulos do Python para aprendizado de máquina (machine learning) e mineração de dados.
scipy: SciPy, biblioteca científica para Python
six: utilitários compatíveis com Python 2 e 3.
SQLAlchemy: biblioteca de abstração de banco de dados
statsmodels: computações e modelos estatísticos para Python.
Instalação de pacotes adicionais
Dependendo de qual versão do Designer você usa, é possível instalar pacotes adicionais utilizando a função Alteryx.installPackages. Por exemplo, instale o keras:
from ayx import Package
Package.installPackages("keras")Você só pode instalar pacotes adicionais do Python se executar o Designer como administrador. Usuários não administradores não podem instalar pacotes adicionais do Python.
Conectar entradas
A ferramenta Python aceita múltiplas entradas. Depois de conectar entradas, é necessário executar o fluxo de trabalho para armazenar em cache os fluxos de dados de entrada. Siga estas etapas para acessar uma conexão de dados de entrada:
1. Importe a biblioteca do Alteryx:
from ayx import Alteryx
2. Acesse a conexão e forneça uma variável para usar como uma referência de dados:
# Use the method this method to read data from the reference. Replace "CONNECTION_NAME" with the name of your connection.
data1 = Alteryx.read("CONNECTION_NAME")
# Read in all connections and reference the returned zero-index array. Replace "INDEX_NUMBER" with the appropriate index number from the array.
Alteryx.read(Alteryx.getIncomingConnectionNames()[INDEX_NUMBER])3. Execute o fluxo de trabalho antes de começar a trabalhar com a ferramenta Python. Isso armazena seus dados em cache e os torna acessíveis à ferramenta.
Nota
A ferramenta Python trata seus dados como um quadro de dados do pandas. Para obter mais informações, visite pandas.pydata.org.
Configurar a ferramenta
Definir o modo de execução do fluxo de trabalho
Você pode usar dois modos para trabalhar com a ferramenta Python:
Use o modo Interativo para iniciar o desenvolvimento.
Utilize o modo de Produção para melhorar a velocidade quando tiver concluído o desenvolvimento e quiser executar seu código por meio de um interpretador padrão de Python.
Clique no botão Interativo. Use esse modo para o desenvolvimento. Esse modo permite que você interaja com os dados de entrada por meio do Jupyter Notebook sem a necessidade de executar novamente o fluxo de trabalho para ver os resultados do código.
Quando você executa o fluxo de trabalho, o Designer executa estas tarefas:
O Designer armazena uma cópia dos dados de entrada em cache e os torna disponíveis para a ferramenta Python.
O shell Jupyter executa o código no Notebook.
Se seu código chamar o método
Alteryx.write(), o shell Jupyter enviará os resultados por meio das âncoras de saída.O Jupyter Notebook exibe quaisquer erros, avisos e comandos de impressão, assim como quando você seleciona Executar tudo.
Clique no botão Produção. Use esse modo para modelos em produção. Nesse modo, o Designer consolida todas as células Python do Jupyter Notebook em um único script somente leitura. O Designer passa esse script para o interpretador de Python.
Quando você executa o fluxo de trabalho, o Designer executa estas tarefas:
Ignora o shell do Jupyter e executa o script somente leitura por meio de um interpretador padrão de Python.
Não exibe nenhum erro, aviso ou comando de impressão.
Para editar o script do modo "Produção", clique em modo Interativo e edite as células no Jupyter Notebook. Depois de concluir as edições, clique em modo Produção.
Definir o formato de armazenamento dos dados
A ferramenta Python tem duas opções de formato: SQLite e YXDB.
Clique no menu Alteryx na janela de configuração da ferramenta Python.
Selecione Substituir Sqlite.
Siga estas etapas para usar o formato de armazenamento de dados YXDB.
Clique no menu Alteryx na janela de configuração da ferramenta Python.
Clique em Substituir Sqlite para remover a marca de seleção.
SQLite | YXDB | |
|---|---|---|
Blob | Sem suporte | Suporte |
Objetos geográficos | Sem suporte | Passe objetos geográficos entre a ferramenta Python e outras ferramentas. Use marcações de metadados ao criar saídas de objetos geográficos na ferramenta Python. |
Limitação de coluna | O limite é 2000 | Sem limite |
Observação de valores nulos | Sem suporte | O Designer converte colunas numéricas ou de byte para dados do tipo float64 (ou seja, float de precisão dupla). |
Se você não alterar a organização das linhas ou se usar o Python geoespacial, a Alteryx recomenda que você corte os dados geoespaciais do conjunto e os adicione novamente depois da ferramenta Python. A razão para isso é que a conversão do Alteryx entre texto binário e texto geoespacial é lenta.
Importar um arquivo ou diretório
Você pode importar um arquivo ou diretório de duas maneiras:
Use a função de importação no menu Alteryx para importar blocos de anotações do Jupyter ou scripts Python individuais.
Use o comando import para importar um diretório.
Siga estas etapas para importar um script Python ou um Jupyter Notebook com a função de importação:
Clique no menu Alteryx.
Selecione Importar script.
Selecione Escolher arquivo.
Navegue até um arquivo .py ou .ipynb e selecione Importar.
Utilizar o menu Kernel
Emita qualquer um destes comandos do menu Kernel:
Para interromper o processamento, selecione Interromper.
Para reiniciar o processamento, selecione Reiniciar.
Para limpar a pasta de trabalho de resultados imediatos, selecione Reconectar.
Alterar kernel não fornece funcionalidade.
A Alteryx recomenda que você não selecione Desligar.
Siga as práticas recomendadas
Estas práticas o ajudam a usar a ferramenta Python com sucesso:
Use o método Alteryx.getWorkflowConstant ao se referir a uma constante de fluxo de trabalho, tal como Engine.WorkflowDirectory. Caso contrário, o resultado ou a saída do comando substitui permanentemente o comando no Jupyter Notebook quando você executa o código.
Atenção
Evite utilizar wrappers % em constantes de fluxo de trabalho. Em vez disso, por exemplo, use isto para chamar Engine.WorkflowDirectory:
from ayx import Alteryx
Alteryx.getWorkflowConstant("Engine.WorkflowDirectory")
Dados de saída da ferramenta
Use o método Alteryx.write para gerar a saída de dados da ferramenta.
Para enviar dados para outras ferramentas na tela, use o método como:
# Replace "PANDAS_DF" with your data, in DataFrame form. # Replace "OUTPUT_ANCHOR_NUM" with the number of your output anchor. Alteryx.write(PANDAS_DATAFRAME, OUTPUT_ANCHOR_NUM)
O método Alteryx.write só aceita quadros de dados do pandas. Se seus dados estiverem em outro formato, utilize a biblioteca do pandas para convertê-los em um quadro de dados. A biblioteca do pandas vem pré-instalada com o Designer. Acesse-a no Jupyter Notebook usando import pandas.
É possível enviar até cinco quadros de dados às âncoras de saída.
Notes and Limitations
The Alteryx Designer Python tool does not support the pandas "string" dtype. Instead, we recommend that you use the standard "object" dtype, which allows the DataFrame to be written successfully.