一个开源免费高颜值的轻量级商业智能BI平台Superset 介绍

Python92

传统的企业信息化,一般分为三个发展阶段: 手工-》系统化(电子化),系统化-》跨系统集成整合(消除信息孤岛,形成一个整体),集成整合-》决策支持(面向中高层领导进行数据分析)即可称商务智能或商业智能领域(简称BI)。商业BI工具或平台已发展很多年了,各相关功能都比较完善,比如 Power BI、Tableau、DataV、FineReport、FineBI等,但这些商业BI工具或平台都是收费的,如果使用则需要购买许可,对于中小型企业来说是一笔高昂的成本费用,使用起来门槛也较高,一般需要专业的IT人员进行开发,开发测试上线再交付用户进行使用,这样周期长成本较高。

那有没有一个功能相对比较完善的开源免费的BI工具或平台呢?开源可视化分析工具如: Bokeh、Matplotlib、Metabase、Superset等首先是无软件成本的,其次还要考虑它们的便捷性。 本文就给大家介绍一个开源免费高颜值的轻量级BI平台:Superset,虽然它成熟度不如商业可视化工具,但是胜在无软件成本且有一定的灵活性,不限用户数且可进行二次开发,可以满足企业绝大多数的应用场景。 目前它在apache评分已超过42.6k可见非常流行和热门

那什么是Superset呢? Superset是Airbnb(知名在线房屋短租公司)开源的数据探查与可视化平台(曾用名Panoramix、Caravel),该工具在可视化、易用性和交互性上非常有特色,用户可以轻松对数据进行可视化分析Superset 也是一款企业级商业智能 Web 应用程序。Superset已捐赠给Apache软件基金会,还处于孵化阶段。 Superset第一个版本为0.20,是基于python 2基础上构建,目前最新稳定版本为1.3.2,是基于python 3构建的,发行测试版本为1.4RC,Superset官网地址:https://superset.apache.org/ 如下图:

Superset官网地址

Apache Superset 主要功能如下:

1.丰富的数据可视化集

2.易于使用的界面,用于探索和可视化数据

3.创建和共享仪表板

4.与主要身份验证提供程序(数据库,OpenID,LDAP,通过 Flask AppBuilder 的 OAuth 和 REMOTE_USER)集成的企业级身份验证

5.一种可扩展的,高粒度的安全/权限模型,对于可以访问个人特征和数据集的用户允许使用复杂的规则

6.一个简单的语义层,允许用户通过定义哪些字段应显示在哪个下拉列表以及哪些聚合和功能度量标准可供用户使用来控制数据源在 UI 中的显示方式

7.通过 SQLAlchemy 与大多数 SQL 的 RDBMS 集成

Superset有很多优点,比如:它自带SQLite数据库并支持连接Hive、Impala、MySql、Postgresql、SqlServer、Oracle等几乎所有主流的数据源;支持和弦图、事件流图、热力图、视图表等及其它常规的可视化展示图表;支持可控的数据展示,能自定义展示字段、数据源等;支持权限控制,以满足不同使用人员对数据和数据库的权限要求;同时内含SQL查询面板模块、具有较美观友好的操作界面等。

Superset是一款自助式的BI工具,可利用于探索式的日常数据分析中,它能够对接常用的大数据分析工具、能够连接主流数据库或直接上传CSV数据文件,内含多类型展示图表样式,使用者通过自定义图表或dashboard可以直观地发现、分析、预警数据中所隐藏的问题,及时应对业务中的风险或发现增长点。

Superset也可利用于数据可视化成果共享,实现团队协同,使用者可将制作好的图表或发布的dashboard可见于团队成员,并通过权限配置控制团队成员对它们的可编辑性,各成员可发挥各自的想法,实现迭代化更新。

另外, Superset具有"SQL Lab"模块,可作为一个数据库管理工具,SQL查询面板可以对已连接的数据源进行数据查询,对数据源进行配置选择后也可实现数据库表的创建、修改和删除,通过该设置可避免对重要数据源的误改、误删。

SQLite是Superset默认自带的数据库,如果需要访问其他类型的数据,则需要安装对应的数据库驱动,绝大多数主流数据库都支持,比如clickhouse、sap hana等,具体如下图:

各主流数据库驱动清单

Superset的demo的一些看板和图表的效果,具体如下图:

主界面

demo 看板一

demo 看板二

demo 看板三

demo 图表一

demo 图表二

demo 图表三

Superset优点很多,但也一些不足之处,如不支持图表的下钻功能、不支持多图表间的复杂联动、处理大数据集效率较低等。对于不足之处,相信后续官方发布的新版本功能会不断优化完善的,也可以自行进行二次开发完善。Superset只是一款轻量级的BI应用,复杂的数据关联可以在ETL过程中完成,而Superset读取最终的结果表即可,另外它完全可以支撑起TB级大数据的数据源读取。总而言之,对于个人开发者和中小型团队来说,若要选择一个无需软件成本且方便高效的自助式数据分析工具,Superset是个不错的选择。

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Author: 软件人生
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Title: 12个Python自动化办公的官方文档,中文版只有2个?

大家好,这里是Python程序员晚枫。

之前给大家分享过Python自动化办公的资源汇总。

最近在 知识星球:Python读者圈收到一个提问:

python处理excel的第三方库,有没有中文文档?

尽我所能地整理了一份资料,分享给大家。

一、中文版:自动化办公的文档

1、综合

①python-office

Python-office 是一个 Python 自动化办公第三方库,能解决大部分自动化办公的问题。而且每个功能只需一行代码,不需要小白用户学习 Python 知识,做到了真正的开箱即用。

官网: https://www.python-office.com/

一个开源免费高颜值的轻量级商业智能BI平台Superset 介绍

2、Excel

① pandas

pandas通过对Excel文件的读写实现数据输入输出

官网: https://www.pypandas.cn/

二、英文版:自动化办公的文档

1、Excel

① xlrd

xlrd是一个从Excel文件读取数据和格式化信息的库,支持.xls以及.xlsx文件。

官网: http://xlrd.readthedocs.io/en/latest/

② xlwt

xlwt是一个用于将数据和格式化信息写入旧Excel文件的库(如.xls)。

官网: https://xlwt.readthedocs.io/en/latest/

③ xlutils

xlutils是一个处理Excel文件的库,依赖于xlrd和xlwt。

官网: http://xlutils.readthedocs.io/en/latest/

④ xlwings

xlwings是一个可以实现从Excel调用Python,也可在python中调用Excel的库。

官网: http://docs.xlwings.org/en/stable/index.html

一个开源免费高颜值的轻量级商业智能BI平台Superset 介绍

都看到这里了,还不点个赞?

⑤ openpyxl

openpyxl是一个用于读取和编写Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm文件的库。

官网: https://openpyxl.readthedocs.io/en/stable/

⑥ xlsxwriter

xlsxwriter是一个用于创建Excel .xlsx文件的库。

官网: https://xlsxwriter.readthedocs.io/

⑦ DataNitro

DataNitro是一个内嵌在Excel中的插件。

官网: https://datanitro.com/docs/

2、Word

① python-docx

无可替代,目前python处理Word的库,只有这一个。

一个开源免费高颜值的轻量级商业智能BI平台Superset 介绍

3、PDF

① PyMuPDF

处理PDF的文档,以前我会推荐其它库,但今年开始,我重点推荐的是pymupdf,这个库的功能非常强大。

官网: https://pymupdf.readthedocs.io/en/latest/

4、PPT

① python-pptx

官网: https://python-pptx.readthedocs.io/en/latest/

三、写在最后

虽然这个问题的主要内容是:有哪些自动化办公的中文文档,但我经过检索以后,发现的确是寥寥无几。

如果你有发现更多,欢迎在评论区补充。

与此同时,我也要感叹一句:在英文的编程世界里,中文寸步难行。

十四五提出大力发展国产开源生态,也涌现出了一批国产编程语言,大家也可以探索一下 第三方库👉pip install python-office,希望大家参与到项目的开发中:

  • ⭐GitHub:https://github.com/CoderWanFeng/python-office
  • 🏠Gitee:https://gitee.com/CoderWanFeng/python-office

Original: https://blog.51cto.com/u_15493782/5611350
Author: Python自动化办公社区
Title: 12个Python自动化办公的官方文档,中文版只有2个?

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Title: 593. 有效的正方形 改善丑陋的代码

给定2D空间中四个点的坐标 p1, p2, p3 和 p4,如果这四个点构成一个正方形,则返回 true 。 点的坐标 pi 表示为 [xi, yi] 。输入 不是 按任何顺序给出的。 一个 有效的正方形 有四条等边和四个等角(90度角)。

解: 题目比较简单,按照定义去判断。 我这里的思路是找到点p1的对角点,然后判断四条边相等(两组对面分别相等的四边形是平行四边形),并且有直角三角形(有直角的,并且四条边相等的平行四边形是正方形)。

最开始的版本,非常长,并且很丑:

from typing import List

class Solution:
    @staticmethod
    def distance2(p1, p2):
        return (p1[0] - p2[0]) ** 2 + (p1[1] - p2[1]) ** 2

    def validSquare(self, p1: List[int], p2: List[int], p3: List[int], p4: List[int]) -> bool:
        p_list = [p1,p2,p3,p4]
        sorted_p_list = sorted(p_list)
        if  sorted_p_list[0] == sorted_p_list[1] or  sorted_p_list[2] == sorted_p_list[3]:
            return False

        distance2s  = [ self.distance2(p1, point) for point in p_list ]
        # 找四条等边
        fourEqualEdge = False
        fourEqualAngle = False
        for point in p_list:
            if point == p1 :
                continue
            if self.distance2(p1, point) == max(distance2s):
                # point 是对点
                other_points = 

distance2s_p2 = [self.distance2(p, point) for p in other_points] distance2s_p1 = [self.distance2(p, p1) for p in other_points] edges = distance2s_p1 edges.extend(distance2s_p2) #print(f"edges={edges}") if all( x == edges[0] for x in edges): fourEqualEdge = True if 2*edges[0] == max(distance2s): fourEqualAngle = True return fourEqualEdge and fourEqualAngle

进行了一些修改: 规范了函数名称和变量名称; 去掉了无用的变量:p_list,fourEqualEdge,fourEqualAngle; 使用any()和all() 代替循环。 代码看起来简洁了很多:

from typing import List

class Solution:
    @staticmethod
    def distance(point1, point2):
        """point1和point2距离的平方"""
        return (point1[0] - point2[0]) ** 2 + (point1[1] - point2[1]) ** 2

    def validSquare(self, p1: List[int], p2: List[int], p3: List[int], p4: List[int]) -> bool:
        sorted_p_list = sorted([p1, p2, p3, p4])
        # 如果有重复的点,则返回False
        if any(sorted_p_list[i]==sorted_p_list[i+1] for i in range(3)) :
            return False

        max_distance = max([self.distance(p1, point) for point in sorted_p_list])
        for point in sorted_p_list:
            if self.distance(p1, point) == max_distance:
                # point 是对角点
                other_points = 

distance2s_p2 = [self.distance(p, point) for p in other_points] distance2s_p1 = [self.distance(p, p1) for p in other_points] distance2s_p1.extend(distance2s_p2) edges = distance2s_p1 if all(x == edges[0] for x in edges) and 2 * edges[0] == max_distance: return True return False

Original: https://blog.51cto.com/pigeon/5527384
Author: 一只大鸽子
Title: 593. 有效的正方形 改善丑陋的代码

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