Вопрос или проблема
Согласно заголовку, я ищу помощь в запуске своего сценария Python в Power BI.
У меня сейчас есть следующая настройка, которую я хочу автоматизировать:
- Мои данные находятся в Azure DWH. Я экспортирую набор данных в файл CSV.
- Этот CSV загружается в Python, и я по сути преобразую/улучшаю набор данных здесь. (Я применяю текстовую аналитику из Cognitive Services и кластеризацию K-средних). Затем я экспортирую набор данных в CSV.
- Теперь я загружаю CSV в Power BI для визуализации.
К сожалению, нам не разрешается запускать сценарии Python на Azure DWH, так как это требует много ресурсов.
Мой план заключается в том, чтобы подключиться напрямую к DWH из Power BI для загрузки данных. Теперь я хочу запланировать запуск сценария Python, скажем, раз в неделю или что-то в этом роде. Однако я не знаю, возможно ли это. У кого-то есть опыт в этом?
В настоящее время я провожу некоторое исследование по “редактору сценариев Python” и “сценарию Python”. Возможно ли записать данные обратно в Azure DWH, используя редактор сценариев Python?
С нетерпением жду вашего ответа и заранее благодарю.
С уважением,
Я предлагаю вам рассмотреть возможность написания пользовательского сценария ETL (Извлечение, Преобразование и Загрузка).
- Подключитесь к вашему DWH (используя соединители базы данных), получите данные, выполните обработку и сохраните выходной файл напрямую.
- Сохраните выходные данные в общей папке-источнике, которую Power BI использует для обновления своих данных в определенные интервалы времени. Существующие файлы будут заменены новыми. Вы можете рассмотреть что-то вроде s3 или общего sftp в одной сети для лучшей организации.
- Если вы не можете использовать планировщик задач Windows или crontab Linux для планирования сценария на машине azure dwh, просто запланируйте его на отдельном сервере, если это возможно. По сути, шаги обработки данных остаются прежними, просто обработка происходит на отдельном сервере.
И да, возможно записать данные обратно в Azure с помощью Python. Это другой подход, запишите преобразованные данные в отдельную таблицу и укажите Power BI на эту таблицу.
Ответ или решение
Автоматизация запуска Python-скрипта в Power BI
Ваша задача по автоматизации обработки данных с помощью Python в Power BI требует тщательного подхода. Давайте рассмотрим основные шаги, которые помогут вам организовать эффективный рабочий процесс.
1. Подключение к Azure DWH
Первоначально, вам нужно будет установить соединение с вашим Azure Data Warehouse (DWH) из Power BI. Это можно сделать с помощью встроенных средств Power BI, используя соответствующий коннектор. После успешного подключения вы сможете напрямую загружать данные из вашего хранилища, что значительно упростит процесс и устранит необходимость загрузки данных в промежуточный CSV-файл.
2. Обработка данных с помощью Python
Поскольку выполнение скриптов Python непосредственно на Azure DWH не допускается из-за высоких нагрузок, вам потребуется отдельный сервер или машина для выполнения ваших скриптов. Это позволит вам выполнять все необходимые трансформации и обработки данных.
Пошаговый процесс:
-
Извлечение данных: Напишите скрипт на Python, который будет подключаться к Azure DWH через ODBC или другой подходящий драйвер, загружать данные и сохранять их в DataFrame.
-
Трансформация данных: Используйте библиотеки Python (например, pandas, numpy, и Azure Cognitive Services для текстовой аналитики) для обработки данных.
-
Запись результатов: После выполнения всех необходимых преобразований, сохраните результирующий набор данных в CSV-файл или, что более предпочтительно, в отдельную таблицу в вашем Azure DWH. Для этого вы можете использовать библиотеки, такие как SQLAlchemy или pyodbc, позволяющие отправлять данные обратно в базу данных.
3. Планирование выполнения скрипта
Для автоматизации выполнения скрипта Python вы можете использовать:
-
Windows Task Scheduler: Если у вас есть доступ к Windows-серверу, вы можете настроить задачу, которая будет запускать скрипт на Python, скажем, каждую неделю.
-
Cron: Для Linux-систем установите crontab для выполнения вашего скрипта в заданное время.
-
Azure Functions: Альтернативно, вы можете использовать Azure Functions для выполнения вашего Python-кода по расписанию. Это решение обеспечит масштабируемость и позволит вам избежать дополнительных затрат на серверы.
4. Интеграция с Power BI
После того как ваши данные будут обработаны и записаны в итоговую таблицу или CSV, вы можете настроить Power BI для автоматического обновления данных:
-
Источники данных: Убедитесь, что Power BI настроен на получение данных из новосозданной таблицы или CSV, куда вы записали обработанные данные.
-
Автообновление: Настройте внутренние параметры обновления в Power BI, чтобы данные обновлялись в соответствии с вашим расписанием. Это позволит вам всегда иметь актуальную информацию на ваших панелях мониторинга.
5. Дополнительные рекомендации
-
Организация рабочих процессов: Если возможно, храните обработанные файлы в облаке (например, Azure Blob Storage) или на общих ресурсах с доступом для Power BI.
-
Мониторинг и логирование: Не забудьте включить логирование в ваши скрипты для отслеживания возможных ошибок и для понимания, когда и как выполнялись ваши задачи.
Заключение
Внедрение описанного подхода позволит вам эффективно автоматизировать обработку данных с применением Python и гармонично интегрировать результаты в Power BI. Такой подход не только оптимизирует вашу текущую рабочую нагрузку, но и обеспечит надежное и масштабируемое решение для анализа данных в будущем.
Если у вас есть дополнительные вопросы или нужна помощь, не стесняйтесь обращаться. Удачи в вашей работе с данными!