Добрый день, уважаемые читатели. Сегодня я расскажу вам о том, как можно построить простенькую систему анализа данных на Python. В этом мне помогут framework cubes и пакет cubesviewer.
Сubes представляет собой framework’ом для работы с многомерными данными с помощью Python. Кроме того он включает в себя OLAP HTTP-сервер для упрощенной разработки приложений отчетности и общего просмотра данных.
Сubesviewer представляет собой web-интерфейс для работы с вышеуказанным сервером.
Установка и настройка cubes
Для начала надо установить библиотеки, необходимые для работы пакета:
pip install pytz python-dateutil jsonschema
pip install sqlalchemy flask
Далее устанавливаем сам пакет cubes:
pip install cubes
Как показала практика, лучше использовать версию (1.0alpha2) из текущего репозитория.
Доп настройки под windows
Если вы планируете работать под Windows необходимо в файле PYTHON_DIR\Lib\site-packages\dateutil\tz.py заменить 40 строку:
return myfunc(*args, **kwargs).encode()
на
return myfunc(*args, **kwargs)
Затем, вне зависимости от платформы на которой вы работаете, нужно добавить следующий fix для корректной работы json-парсера. Вносить его надо в PYTHON_DIR\Lib\site-packages\cubes-1.0alpha-py2.7.egg\cubes\metadata.py начиная с 90 строки:
# TODO: same hack as in _json_from_url
return read_model_metadata_bundle(source)
Описание настройки куба и процесс его разворачивания
Для примера возьмем OLAP-куб, который идет в поставке с cubes. Он находится в папке examples/hello_world (ее можно взять с репозитория). Наибольший интерес для нас представляют 2 файла:
- slicer.ini - файл настроек http сервера нашего куба
- model.json - файл с описание модели куба
Остановимся на них поподробнее. Начнем с файла slicer.ini, который может включать следующие разделы:
[workspace]– конфигурация рабочего места[server]- параметры сервера (адрес, порт и тд.)[models]- список моделей для загрузки[datastore] или [store]– параметры хранилища данных[translations]- настройки локализации для модели.
Итак разберем из нашего тестового файла видно, что сервер будет располагаться на локальной машине и будет работать по 5000 порту. В качестве хранилища будет использоваться локальная база SQLite под названием data.sqlite.
Подробнее о конфигурировании сервера можно прочитать в документации. Также из файла видно, что описание модели нашего куба находиться в файле model.json , описание структуры которого мы сейчас и займемся. Файл описания модели, это json-файл, который включает следующие логические разделы:
name– имя моделиlabel– меткаdescription– описание моделиlocale– локаль для модели (если задана локализация)cubes– список метаданных кубовdimensions– список метаданных измеренийpublic_dimensions– список доступных измерений. По умолчанию все измерения доступны.
Для нас представляют интерес разделы cubes и dimensions, т.к. все остальные опциональны. Элемент списка dimensions, содержит следующие метаданные:
Элемент списка cubes, содержит следующие метаданные:
Исходя из выше описанного, можно понять, что у нас в модели в будет 2 измерения (item, year). У измерения “item” 3 уровня измерений:
- category. Отображаемое имя “Category”, поля “category”, “category_label”
- subcategory. Отображаемое имя “Sub-category”, поля “subcategory”, “subcategory_label”
- line_item. Отображаемое имя “Line Item”, поле “line_item”
В качестве меры в нашем кубе будет выступать поле “amount”, для которой выполняются функции суммы и подсчета кол-ва строк. Подробнее о разметке модели куба можно почитать в документации После того, как мы разобрались с настройками, надо создать нашу тестовую базу. Для того, чтобы это сделать, необходимо запустить скрипт prepare_data.py:
python prepare_data.py
Теперь осталось только запустить наш тестовый сервер с кубом, который называется slicer:
slicer serve slicer.ini
После этого можно проверить работоспособность нашего куба. Для этого в строке браузера можно ввести: http://localhost:5000/cube/irbd_balance/aggregate?drilldown=year В ответ мы получим json-объект с результатом агрегации наших данных. Подробнее о формате ответа сервера можно почитать тут.
Установка cubesviewer
Когда мы настроили наш куб, можно приступить к установке сubesviewer. Для этого надо скопировать репозиторий себе на диск:
git clone https://github.com/nonsleepr/cubesviewer.git
А потом просто переместить содержимое папки /src в нужный место.
Надо отметить, что сubesviewer является Django-приложением, поэтому для его работы необходим Django (не выше версии 1.4), а также пакеты requests и django-piston. Т.к. данная версия Django уже устарела, то выше я привел ссылку откуда можно взять сubesviewer для версии Django 1.6.
Установка ее немного отличается от оригинала тем, что в файл конфигурации сервера slicer.ini в раздел [server] нужно добавить строку allow_cors_origin: http://localhost:8000
После этого надо настроить приложение в файле CUBESVIEWER_DIR/web/cvapp/settings.py. Указав ему настройки БД, адрес OLAP сервера (переменная CUBESVIEWER_CUBES_URL) и адрес просмоторщика (CUBESVIEWER_BACKEND_URL)
Осталось внести небольшой fix в dajno-piston
Теперь можно синхронизировать наше приложение с БД. Для этого из CUBESVIEWER_DIR/web/cvapp нужно выполнить:
python manage.py syncdb
Осталось запустить локальный сервер Django
python manage.py runserver
Теперь осталось зайти на указанный в CUBESVIEWER_BACKEND_URL адрес через браузер. И наслаждаться готовым результатом.
Заключение
Для иллюстрации работы я взял самый простой пример. Надо отметить что для производственных проектов cubes можно развернуть например на apache или uswgi. Ну а подключить к нему сubesviewer с помощью этой статьи не составит труда.
Если тема будет интересна сообществу, то я раскрою ее в одной из будущих статей.
comments powered by Disqus