#はじめに
最近、プログラミングに触れることも少なくなったのだけど、TableauでTabPyを利用する必要がでたので、Pythonを書く訳ではないもののPythonの環境作りをして、TabPyを利用できる準備をしてみた。
TabPyとは、BIツールであるTableauからPythonの機械学習モデルを呼び出せる仕組み。
随分、プログラミング環境も整える機会も減ってしまったので、まずは brew
をインストールして必要なパッケージを揃えてきいく。
####目次
1.Pythonの環境準備
2.TabPyのインストール
3.おまけ(TableauでのTabPy活用
#1.Pythonの環境準備
Pythonの環境は以下で実現
# pyenvの準備
$ brew install pyenv
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc
$ exec $SHELL -l
# インストールできるVersionを確認
$ pyenv install --list
# インストールできるVersionを確認
$ pyenv install --list
# pythonのインストール
$ pyenv install 3.7.9
$ pyenv global 3.7.9
$ eval "$(pyenv init -)"
$ python --version
Python 3.7.2
# anacondaのインストール
$ pyenv install anaconda3-2020.11
$ pyenv global anaconda3-2020.11
#2.TabPyのインストール
TabPyのインストールは、Githubを参考に。
https://github.com/tableau/TabPy
以下に手順はあったので容易にインストールはできる。
https://github.com/tableau/TabPy/blob/master/docs/server-install.md
#pipを最新に
$ python -m pip install --upgrade pip
#TabPyをインストール
$ pip install tabpy
#TabPyの起動確認
$ tabpy
#以下のような起動メッセージがでれば起動完了(portなどは後のTableauで利用する
[INFO] (app.py:app:105): Web service listening on port 9004
#3.おまけ(TableauでのTabPy活用
最終的に実施したかったのは、TableauでのTabPyを利用したかったので、上記で起動したTabPyに接続をする。
####Tableau DesktopからTabpy Serverに接続
- Tableau Desktopを起動
-
ヘルプ
→設定とパフォーマンス
→分析の拡張機能の接続
を選択 -
TabPy/External API
を選択して、サーバをlocalhost
、ポートが9004
であることを確認して、テスト接続
を実施 -
OK
を押して接続が完了
![tableau_tabpy.png](https://qiita-user-contents.imgix.net/https%3A%2F%2Fqiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com%2F0%2F32801%2F4e2483d6-8a97-4980-da62-2cf27e52efc1.png?ixlib=rb-4.0.0&auto=format&gif-q=60&q=75&s=19422b5127a4f823de4d375ac0b8f654)
Pythonの環境作りやTabPyの起動までは意外とさまよった部分はあったのだが、結果として整理してみると意外とさらっと終わる手順であった。