Máy khách tableau (python github)
def _get_users_for_group(self, group_item, req_options=None). url = "{0}/{1}/người dùng". định dạng (tự. baseurl, nhóm_item. id) server_response = tự. get_request(url, req_options) user_item = UserItem. from_response(server_response. nội dung, bản thân. parent_srv. không gian tên) pagination_item = PaginationItem. from_response(server_response. nội dung, bản thân. parent_srv. không gian tên) bộ ghi. info('Người dùng phổ biến cho nhóm (ID. {0})'. định dạng (nhóm_mục. id)) trả về user_item, pagination_item
Sử dụng thư viện Tableau Server Client (TSC) để tăng năng suất khi bạn tương tác với Tableau Server REST API. Với thư viện TSC, bạn có thể làm hầu hết mọi thứ mà bạn có thể làm với API REST, bao gồm Show
Kho lưu trữ này chứa mã nguồn Python cho thư viện và các tệp mẫu hướng dẫn cách sử dụng nó. Kể từ tháng 5 năm 2022, Python phiên bản 3. 7 trở lên được hỗ trợ Để xem mã mẫu hoạt động trực tiếp với API REST (bằng Java, Python hoặc Postman), hãy truy cập repo Mẫu API REST Để biết thêm thông tin về cách cài đặt và sử dụng TSC, hãy xem tài liệu. https. // hoạt cảnh. github. io/máy chủ-máy khách-python/docs/ Sử dụng thư viện Tableau Server Client (TSC) để tăng năng suất khi bạn tương tác với Tableau Server REST API. Với thư viện TSC, bạn có thể làm hầu hết mọi thứ mà bạn có thể làm với API REST, bao gồm
Nếu bạn cần trợ giúp hoặc báo cáo sự cố, hãy tham khảo trang Nhận trợ giúp Trang này mô tả làm thế nào để Xác nhận điều kiện tiên quyếtTrước khi bạn cài đặt TSC, hãy xác nhận rằng bạn đã cài đặt các phụ thuộc sau
Cài đặt TSCBạn có thể cài đặt TSC bằng pip hoặc từ mã nguồn Cài đặt bằng pip (được khuyến nghị)Chạy lệnh sau để cài đặt phiên bản ổn định mới nhất của TSC
Cài đặt từ nhánh phát triểnBạn có thể cài đặt từ nhánh phát triển để xem trước các tính năng sắp tới. Chạy lệnh sau để cài đặt từ nhánh phát triển
Lưu ý rằng không nên sử dụng phiên bản từ nhánh phát triển cho mã sản xuất. Các phương thức và điểm cuối trong phiên bản phát triển có thể thay đổi bất kỳ lúc nào trước khi phát hành ổn định tiếp theo Cài đặt trên máy ngoại tuyếnĐể cài đặt TSC trên máy không có kết nối internet, hãy làm theo các bước sau 1) Đảm bảo rằng Python 3. 5 hoặc cao hơn được cài đặt 2) Tải xuống và cài đặt thủ công thư viện Python 3) Tải xuống gói cài đặt 4) Chạy Lấy mẫuCác mẫu TSC được bao gồm trong thư mục 0 của kho lưu trữ TSC trên Github. Bạn có thể chạy lệnh sau để sao chép kho lưu trữ
Để biết thêm thông tin về các mẫu và cách chạy mẫu, hãy xem Mẫu Viết chương trình đầu tiên của bạnChạy đoạn mã sau để có danh sách tất cả các nguồn dữ liệu khi bạn cài đặt Tableau Server
1 là URL của máy chủ Tableau của bạn không có đường dẫn phụ. Đối với các máy chủ Tableau cục bộ, một ví dụ sẽ là. 2. Đối với Tableau Cloud, một ví dụ sẽ là. 3 0 là đường dẫn phụ của URL trang web đầy đủ của bạn (còn được gọi là 1 trong API REST). 2 sẽ là tên trang web của 3. Có thể bỏ qua tham số này khi đăng nhập vào Trang web mặc định của máy chủ Tableau tiền đề
Làm cách nào để kết nối với máy chủ Tableau bằng Python?Kết nối với máy chủ Tableau Python (TabPy) của bạn . Chọn Trợ giúp > Cài đặt và hiệu suất > Quản lý kết nối tiện ích mở rộng Analytics Trong danh sách thả xuống Select an Analytics Extension, chọn Tableau Python (TabPy) Server Nhập thông tin đăng nhập của bạn. Cổng 9004 là cổng mặc định cho TabPy Chúng ta có thể tích hợp Python với Tableau không?Với việc tích hợp Python trong Tableau, bạn có thể kết hợp Tập lệnh Python của mình và sử dụng Tableau để trực quan hóa kết quả từ phân tích của mình . TabPy sử dụng một số lượng lớn thư viện Machine Learning và cho phép bạn thực hiện các phân tích tùy chỉnh bằng Python.
Làm cách nào để cài đặt máy khách Tableau Server?Trang này mô tả cách. . Xác nhận điều kiện tiên quyết Cài đặt TSC. Cài đặt bằng pip (được khuyến nghị) Cài đặt từ nhánh phát triển. Cài đặt trên máy ngoại tuyến Lấy mẫu Viết chương trình đầu tiên của bạn Python có thể lấy dữ liệu từ Tableau không?2) Tạo tập lệnh Python của bạn
DataFrame làm đối số. Điều này sẽ lấy dữ liệu từ Tableau Prep Builder . Bạn cũng phải trả lại kết quả bằng pandas, pd. DataFrame với các loại dữ liệu được hỗ trợ. |