PYCOMMAND-Befehl

Übergibt eine Analytics-Tabelle als einen Datenrahmen an ein externes Python-Skript und erstellt mit der zurückgegebenen Ausgabe des Python-Skripts eine neue Tabelle innerhalb des Analytics-Projekts.

Syntax

PYCOMMAND <<FIELDS> Feld <...n>|<FIELDS> ALL> <IF Test> <TO Tabellenname> SCRIPT Pfad_zum_Skript <WHILE Test> <FIRST Bereich|NEXT Bereich> <KEEPTITLE> <SEPARATOR Zeichen> <QUALIFIER Zeichen> <OPEN>

Parameter

Beispiele

• Roundtrip-Daten zwischen Analytics und Python-Skript

• Verwenden eines Python-Skripts zum Importieren von Daten in Analytics

OPEN Ap_Trans
PYCOMMAND FIELDS Vendor_No Invoice_No Invoice_Date Invoice_Amount Prodno Quantity Unit_Cost SCRIPT "testInOutput.py" KEEPTITLE TO AN_Python_roundtrip.fil

OPEN Ap_Trans
PYCOMMAND FIELDS ALL SCRIPT "testInOutput.py" KEEPTITLE TO AN_Python_roundtrip.fil

import sys
import os
import logging
import pandas as pd
from acl_py_util import acl_py_util
from acl_py_util import logger

def main(args):
    error_file = os.getenv("ACL_PY_ERROR_FILE")
    if not error_file:
        error_file = os.getenv('LOCALAPPDATA') + "/acl_py_utl.error"

    # Daten aus Analytics nach Python exportieren
    # In Analytics enthaltene Python-Funktion verwenden
    df = acl_py_util.from_an()

    ''' Beispiel-Benutzercode '''

    # acl_py_util-Protokolleintrag mit Spaltennamen und Zeilen aus Datenrahmen erstellen
    logger.info(df)

    # Ursprünglichen Datenrahmen in neuen Datenrahmen kopieren
    user_df = df.copy()

    # Spalte „Invoice_Amount“ mit 2 multiplizieren
    user_df.Invoice_Amount = user_df.Invoice_Amount * 2

    # acl_py_util-Protokolleintrag mit Spaltennamen und Zeilen aus Datenrahmen erstellen
    logger.info(user_df)

    ''' Beispiel-Benutzercode Ende '''

    # Daten aus Python nach Analytics exportieren
    # In Analytics enthaltene Python-Funktion verwenden
    acl_py_util.to_an(user_df)

    # acl_py_util-Protokolleintrag erstellen, um Skriptabschluss aufzuzeichnen, und leere Zeile hinzufügen
    logger.info(f"*** Python script completed successfully ***\n")

if __name__ == "__main__":
    main(sys.argv)

PYCOMMAND SCRIPT "testOutput.py" TO Input_from_Python.fil

import sys
import os
import logging
import pandas as pd
from acl_py_util import acl_py_util
from acl_py_util import logger 

def main(args):

    # Beispiel-Kreditorendaten initialisieren
    data = {'Vendor_Number': ['12701', '10134', '11663'],
            'Vendor_Name': ['Harris Projects', 'Stars Trading', 'More Power Industries'],
            'Vendor_City': ['Baton Rouge', 'Milwaukee', 'Los Angeles'],
            'Invoice_Number': ['232556', '74841', '5986811'],
            'Invoice_Date': ['2024-10-22', '2024-10-22', '2024-10-23'],
            'Invoice_Amount': [2064.48, 18883.34, 1145.58],
            'Product_Number': ['030302903', '030302303', '090501551'],  
            'Quantity': [204, 458, 626],
            'Unit_Cost': [10, 41, 1]}

    # Datenrahmen erstellen
    df = pd.DataFrame(data)

    # acl_py_util-Protokolleintrag mit Spaltennamen und Zeilen aus Datenrahmen erstellen
    logger.info(df)

    # Beispiel-Benutzercode

    user_df = df

    # Beispiel-Benutzercode Ende

    # Daten aus Python nach Analytics exportieren
    # In Analytics enthaltene Python-Funktion verwenden
    acl_py_util.to_an(user_df)

    # acl_py_util-Protokolleintrag erstellen, um Skriptabschluss aufzuzeichnen, und leere Zeile hinzufügen
    logger.info(f"*** Python script completed ***\n")

if __name__ == "__main__":
    main(sys.argv)

Bemerkungen

Wie funktioniert PYCOMMAND?

PYCOMMAND übergibt eine Analytics-Tabelle als Datenrahmen an ein externes Python-Skript, wartet, während das Python-Skript ausgeführt wird, und erstellt dann eine neue Tabelle in Analytics unter Verwendung der vom Python-Skript zurückgegebenen Ausgabe. Sie können PYCOMMAND im Verlauf eines Analytics-Skripts beliebig oft verwenden.

Die Analytics-Installation enthält zwei Python-Funktionen, die Sie im Python-Skript zur Eingabe und Ausgabe von Daten verwenden:

• Eingabedatenacl_py_util.from_an() importiert Daten aus Analytics nach Python

• Ausgabedatenacl_py_util.to_an() exportiert Daten aus Python nach Analytics

Protokolldateien

Analytics erstellt zwei mit PYCOMMAND verbundene Protokolldateien. Die Protokolle können Ihnen bei der Fehlerbehebung bei der Integration zwischen Analytics und Python sowie bei der Fehlerbehebung in den zugehörigen Analytics- und Python-Skripts helfen.

Die Protokolldateien werden im Analytics-Projektordner gespeichert:

• aclpython.log – protokolliert Analytics-Fehlermeldungen, wenn PYCOMMAND fehlschlägt

• acl_py_util.log – protokolliert Informationsmeldungen, die vom Python-Skript ausgegeben werden

Einrichten von acl_py_util.log

acl_py_util.log ist ein konfigurierbares Protokoll, das in der Analytics-Installation enthalten ist. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um das Protokoll einzurichten und zu konfigurieren.

1. Fügen Sie in den Block der Importanweisung am Anfang eines Python-Skripts die folgende Anweisung ein:

   from acl_py_util import logger

2. Fügen Sie an jeder Stelle des Python-Skripts, an der Sie einen Protokolleintrag erstellen wollen, diese Zeile ein:

   logger.info(Python_object)

   Beispiel:

   • logger.info(dataframe_name.head(10)) erstellt einen Protokolleintrag mit den Spaltennamen und den ersten 10 Zeilen des aktuellen Zustands des genannten Datenrahmens.

   • logger.info(f"*** Python script completed ***\n") wird am Ende des Skripts eingefügt; zeichnet den Abschluss des Skripts im Protokoll auf und fügt bei separaten Skriptläufen eine Leerzeile zwischen den Protokolldetails ein.