Thực thi () trong Python là gì?

Đầu vào

• tệp script [Tệp]

  Một tệp chứa tập lệnh python sẽ được thực thi. Tệp phải tuân thủ các quy tắc tham số tập lệnh. Cổng này là tùy chọn, một tệp cũng có thể được cung cấp thông qua tham số tệp tập lệnh

• đầu vào

  Toán tử Script có thể có nhiều đầu vào. Đầu vào phải là một bộ mẫu, đối tượng tệp, đối tượng kết nối hoặc đối tượng Python được tạo bởi toán tử 'Execute Python'

đầu ra

• đầu ra

  Toán tử Script có thể có nhiều đầu ra. Một đầu ra có thể là một tập mẫu, một đối tượng tệp hoặc một đối tượng Python được tạo bởi toán tử này

Thông số

• script

  Tập lệnh Python để thực thi. Xác định một phương thức có tên 'rm_main' với nhiều đối số như cổng đầu vào được kết nối hoặc thay vào đó là đối số *args để sử dụng số lượng thuộc tính động. Các giá trị trả về của phương thức 'rm_main' được gửi đến các cổng đầu ra được kết nối. Nếu phương thức trả về một bộ dữ liệu thì các mục đơn lẻ của bộ dữ liệu được gửi đến các cổng đầu ra. Các mục từ kiểu dữ liệu 'gấu trúc. DataFrames' được chuyển đổi thành bộ mẫu; . Các đối tượng Python được tuần tự hóa phải nhỏ hơn 2 GB

  Nếu bạn chuyển một bộ mẫu cho tập lệnh của mình thông qua một cổng đầu vào, siêu dữ liệu của bộ mẫu [loại và vai trò] sẽ có sẵn trong tập lệnh. Bạn có thể truy cập nó bằng cách đọc thuộc tính rm_metadata của pandas được liên kết. DataFrame, trong dữ liệu mẫu của chúng tôi. dữ liệu. rm_metadata là một từ điển từ tên thuộc tính đến bộ loại thuộc tính và vai trò thuộc tính

  Bạn có thể tác động đến siêu dữ liệu của một bộ mẫu mà bạn trả về dưới dạng pandas. DataFrame bằng cách đặt thuộc tính rm_metadata. Nếu bạn không chỉ định các loại thuộc tính trong từ điển này, chúng sẽ được xác định bằng cách sử dụng các loại dữ liệu trong Python. Bạn có thể chỉ định vai trò của riêng mình hoặc sử dụng vai trò tiêu chuẩn của RapidMiner như 'nhãn'

  Để biết thêm thông tin về việc xử lý dữ liệu meta trong toán tử Python, hãy kiểm tra quy trình hướng dẫn 'Xử lý dữ liệu meta' bên dưới

  Nếu tệp tập lệnh được cung cấp thông qua cổng hoặc tham số của tệp tập lệnh [cổng được ưu tiên], thì tập lệnh đó sẽ được sử dụng thay cho giá trị của tham số này

  Phạm vi. chữ
• script_file Tệp chứa tập lệnh python sẽ được thực thi. Tệp phải tuân thủ các quy tắc tham số tập lệnh. Tham số này là tùy chọn. Phạm vi. tên tệp
• sử dụng_default_python

  Sử dụng nhị phân Python hoặc môi trường được xác định trong cài đặt toàn cầu của RapidMiner Studio. Có thể truy cập cài đặt chung từ menu Cài đặt -> Tùy chọn [trên Mac OS chọn RapidMiner Studio -> Tùy chọn]. Trong bảng cài đặt xuất hiện, chọn tab Python Scripting. Tại đây bạn có thể xác định các giá trị mặc định

  Phạm vi. boolean
• gói_manager

  Tham số này chỉ khả dụng nếu sử dụng python mặc định được đặt thành false. Tham số này chỉ định trình quản lý gói được sử dụng bởi nhà điều hành. Hiện tại Conda/Anaconda/Miniconda và Virtualenvwrapper được hỗ trợ hoặc bạn cũng có thể xác định đường dẫn đầy đủ đến tệp nhị phân python ưa thích của mình

  Phạm vi. lựa chọn
• conda_environment

  Tham số này chỉ khả dụng nếu sử dụng python mặc định được đặt thành false và trình quản lý gói được đặt thành conda [anaconda]. Tham số này chỉ định môi trường ảo conda được sử dụng bởi toán tử này

  Phạm vi. lựa chọn
• venvw_environment

  Tham số này chỉ khả dụng nếu sử dụng python mặc định được đặt thành false và trình quản lý gói được đặt thành virtualenvwrapper. Tham số này chỉ định môi trường ảo virtualenvwrapper được sử dụng bởi toán tử này

  Phạm vi. lựa chọn
• python_binary

  Tham số này chỉ khả dụng nếu sử dụng python mặc định được đặt thành false và trình quản lý gói được đặt thành nhị phân python cụ thể. Tham số này chỉ định đường dẫn đến tệp nhị phân python, được sử dụng bởi toán tử này

  Phạm vi. chuỗi
• sử dụng_macro

  Sử dụng một macro tham số có tên bổ sung cho phương thức rm_main [LƯU Ý rằng bạn sẽ cần sửa đổi tập lệnh và thêm tham số theo cách thủ công]. Bằng cách này, tất cả các giá trị macro sẽ được chuyển dưới dạng tham số bổ sung của phương thức rm_main và bạn có thể truy cập các giá trị macro thông qua từ điển macro. Mỗi giá trị từ điển sẽ là một chuỗi Python. Bạn cũng có thể sửa đổi các giá trị của từ điển hoặc thêm các phần tử mới. Các thay đổi sẽ được phản ánh trong RapidMiner sau khi thực thi toán tử

  Phạm vi. boolean

Quy trình hướng dẫn

Phân cụm bằng Python

Dữ liệu ngẫu nhiên được tạo và sau đó được đưa vào tập lệnh Python. Tập lệnh phân cụm dữ liệu trong Python bằng cách sử dụng nhiều cụm như được chỉ định trong macro. Ví dụ kết quả chứa cụm trong thuộc tính 'cụm'

Xây dựng mô hình và áp dụng nó bằng Python

Quy trình hướng dẫn này sử dụng các toán tử 'Thực thi Python' để trước tiên xây dựng mô hình cây quyết định bằng cách sử dụng dữ liệu 'Giao dịch' và sau đó áp dụng nó vào dữ liệu 'Bộ kiểm tra giao dịch'. Trước khi sử dụng dữ liệu, các giá trị danh nghĩa được chuyển đổi thành số nguyên duy nhất. Toán tử kịch bản Python đầu tiên 'mô hình xây dựng' xây dựng mô hình và đưa nó đến cổng đầu ra của nó. Toán tử kịch bản Python thứ hai 'áp dụng mô hình' áp dụng mô hình này cho bộ kiểm tra, thêm một cột có tên là dự đoán. Sau khi chỉ định các cột 'nhãn' và 'dự đoán' bằng 'Đặt vai trò', bạn có thể xem kết quả

Tạo một cốt truyện bằng Python và lưu trữ nó trong kho lưu trữ của bạn

Quy trình hướng dẫn này sử dụng toán tử 'Thực thi Python' để tìm nạp dữ liệu mẫu trước tiên, sau đó tạo một biểu đồ và trả cả hai về các cổng đầu ra. Vui lòng lưu trữ quy trình trong kho lưu trữ của bạn. Dữ liệu được hiển thị dưới dạng tập mẫu và biểu đồ được lưu trữ trong kho lưu trữ dưới dạng hình ảnh

Đọc một bộ ví dụ từ một tệp bằng Python

Quy trình hướng dẫn này sử dụng toán tử 'Thực thi Python' để lưu dữ liệu mẫu trong tệp csv. Toán tử 'Thực thi Python' thứ hai nhận tệp này, đọc dữ liệu và trả lại một phần dữ liệu cho cổng đầu ra. Kết quả là một bộ ví dụ

xử lý siêu dữ liệu

Quy trình hướng dẫn này cho biết cách truy cập dữ liệu meta của các bộ mẫu sắp tới bên trong toán tử 'Thực thi Python'. Nó cũng giải thích cách đặt siêu dữ liệu cho các bộ ví dụ sắp tới

Chức năng của hàm exec[] trong Python là gì?

Mã Python thực thi như thế nào?

2 cách để thực thi chương trình Python là gì?

Thứ tự thực hiện trong Python là gì?