Comando PYCOMMAND

Pasa una tabla de Analytics a un script de Python externo como un marco de datos, y crea una nueva tabla en el proyecto de Analytics utilizando la salida devuelta del script de Python externo.

Sintaxis

PYCOMMAND <<FIELDS> campo <...n>|<FIELDS> ALL> <IF prueba> <TO nombre de tabla> SCRIPT path_to_script <WHILE prueba> <FIRST rango|NEXT rango> <KEEPTITLE> <SEPARATOR character> <QUALIFIER carácter> <PASSWORD num|PROMPT_PASSWORD> <OPEN>

Parámetros

Ejemplos

• Datos de ida y vuelta entre Analytics y un script de Python

• Utilice un script de Python para importar datos a Analytics

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

OPEN Trans_Cp
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"

    # Import data from Analytics to Python
    # Utilice la función de Python incluida con Analytics
    df = acl_py_util.from_an()

    ''' Sample user code '''

    # Create acl_py_util log entry with column names and rows from dataframe
    logger.info(df)

    # Copy the original dataframe to a new dataframe
    user_df = df.copy()

    # Multiply the Invoice_Amount column by 2
    user_df.Invoice_Amount = user_df.Invoice_Amount * 2

    # Create acl_py_util log entry with column names and rows from dataframe
    logger.info(user_df)

    ''' End sample user code '''

    # Export data from Python to Analytics
    # Utilice la función de Python incluida con Analytics
    acl_py_util.to_an(user_df)

    # Create acl_py_util log entry recording script completion, and add an empty line
    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):

    # Initialize sample accounts payable data
    data = {'Número_de_proveedor': ['12701', '10134', '11663'],
            'Nombre_proveedor': ['Harris Projects', 'Stars Trading', 'More Power Industries'],
            'Ciudad_proveedor': ['Baton Rouge', 'Milwaukee', 'Los Angeles'],
            'Número_factura': ['232556', '74841', '5986811'],
            'Fecha_factura': ['2024-10-22', '2024-10-22', '2024-10-23'],
            'Importe_factura': [2064.48, 18883.34, 1145.58],
            'Número_de_producto': ['030302903', '030302303', '090501551'],  
            'Cantidad': [204, 458, 626],
            'Costo_unitario': [10, 41, 1]}

    # Create dataframe
    df = pd.DataFrame(data)

    # Create acl_py_util log entry with column names and rows from dataframe
    logger.info(df)

    # Muestra de código de usuario

    user_df = df

    # End sample user code

    # Export data from Python to Analytics
    # Utilice la función de Python incluida con Analytics
    acl_py_util.to_an(user_df)

    # Create acl_py_util log entry recording script completion, and add an empty line
    logger.info(f"*** Python script completed ***\n")

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

Observaciones

Cómo funciona PYCOMMAND

PYCOMMAND pasa una tabla de Analytics a un script de Python externo como un marco de datos, espera mientras se ejecuta el script de Python y, a continuación, crea una nueva tabla en Analytics utilizando la salida devuelta por el script de Python. Puede utilizar PYCOMMAND tantas veces como sea necesario en el transcurso de un script de Analytics.

Con la instalación de Analytics se incluyen dos funciones de Python que se utilizan en el script de Python para introducir y enviar datos:

• Datos de entradaacl_py_util.from_an() importa datos de Analytics a Python

• Datos de salidaacl_py_util.to_an() exporta datos de Python a Analytics

Archivos de log

Analytics crea dos archivos de registro asociados al PYCOMMAND. Los registros pueden ayudarle a solucionar problemas de integración entre Analytics y Python, y a depurar errores en los scripts asociados de Analytics y Python.

Los archivos de registro se almacenan en la carpeta del proyecto de Analytics:

• aclpython.log: registra los mensajes de error de Analytics cuando falla PYCOMMAND

• acl_py_util.log - registra los mensajes informativos emitidos por el script de Python

Set up acl_py_util.log

acl_py_util.log es un registro configurable que se incluye con la instalación de Analytics. Siga los pasos que se indican a continuación para instalar y configurar el log.

1. En el bloque de declaración de importación en la parte superior de un script Python, agregue esta sentencia:

   from acl_py_util import logger

2. En cualquier punto del script de Python en el que quieras crear una entrada de log, agregue esta línea:

   logger.info(Python_object)

   Por ejemplo:

   • logger.info(dataframe_name.head(10)) crea una entrada de registro con los nombres de las columnas y las 10 primeras filas del estado actual del marco de datos nombrado.

   • logger.info(f"*** Python script completed ***\n") insertado al final del script registra la finalización del script en el registro, e inserta una línea vacía entre los detalles del registro para ejecuciones de script separadas.

Cómo PYCOMMAND pone una contraseña a disposición del script de Python

Cuando PYCOMMAND incluye el parámetro PASSWORD o PROMPT_PASSWORD, una contraseña proporcionada por el usuario se pone a disposición del script de Python. La contraseña se almacena de forma temporal y segura en la memoria, en la variable de entorno ACL_PY_PASSONY. La contraseña no aparece en el registro de Analytics.

Para acceder a la variable de entorno de contraseña en el script de Python, defina una variable de Python usando esta sintaxis:

password_from_analytics = os.getenv("ACL_PY_PASSWORD")