利用 Python 的力量,实现 Tableau 与智能家居系统集成

导语

你有想过将智能家居和 Tableau 结合么?Tableau 爱好者 Ann Jackson 就在自己家中,尝试实现将智能家居系统与 Tableau 仪表板集成在一起。根据灯光颜色非常“酷炫的”展示仪表板中的数据信息。想知道她如何脑洞大开?一起来看看!

Ann Jackson 曾在 Twitter 上发布了一个视频,展示了如何将智能家居系统与 Tableau 仪表板集成在一起。视频的内容就是三个灯泡的灯光颜色会随着仪表板中 KPI 结果的改变而动态变化。

她将照明设备连接到 Tableau 仪表板的原因除了 “比较酷炫” 之外 —— 还有一些很实际的原因。使用类似灯光的东西能够轻松表示 KPI 或 BAN ( Big ass number ) 的状态,让用户迅速理解数据信息!

实现这种展现方式,需要哪些准备工作?

为了实现智能家居系统和 Tableau 之间的集成,AnnJackson使用了 Python 。因为已经有人开发了库并将它们发布到 GitHub 上共享,所以Python 非常适合这种情况。另外一个原因是 TabPy,它允许您连接到 Python 服务器并通过计算字段运行本地 Python 代码。这些计算字段将在 Tableau 工作表中作为表计算。一般来说,当您将 Tableau 与 Python 结合使用时,您会得到一个数字 / 字符串 / 布尔值。

当然,这不代表您不能拓展 TabPy 的功能,或者以其他方式来使用它。这正是这个项目的意义所在。因为这涉及到智能家居和她正在学习的Python,而 Tableau 是她的最爱。所以这个项目对 Ann Jackson 来说也是一个持续项目。

如果您想模仿 Ann 所做的事,那么您需要一些硬件设备。比如飞利浦 Hue 灯和配套的桥接器。理论上您可以使用其他智能家居部件。如果您不熟悉智能家居是什么 - 它基本上是通过桥接器向灯泡,给锁和恒温器等设备发出命令。它同时也是一种媒介,将您与智能家居系统(通常是移动应用程序)相连接,并将命令或程序转换为系统中的元素。具体到这个项目中,Ann 使用 Python 库与她的桥接器进行交互。她选用的库是 Phue,这是一个 Python 库,用于与 Hue API 的交互。

智能家居系统和 Tableau 集成步骤

1

下载并安装 Phue 到 TabPy

首先她下载并安装了 Phue 到 Tableau - Python - Server(又称为 TabPy)。这样就可以通过 Tableau 的 Python 脚本调用库。在安装过程中,还运行了一个简单的脚本将库连接到我的桥接器 – 这是这一切工作的必要步骤。您必须建立起传输控件和灯具之间的连接。

2

使用 Python 进行测试和验证

接下来的部分就是输入代码,使用 Python 进行测试和验证误差,以及体验 Tableau 的乐趣。以下是最终计算出的结果:

利润率 KPI - 这是我们都熟悉的指标。我已经完成了基本的利润率计算,并根据参数进行了计算。计算结果将是 0 或 25000 。数字 0 和 25000 对应于灯泡的颜色输入。 0 是红色, 25000 是绿色。

这里是纯 Python 的计算字段。在这种情况下,我实际上并没有使用 Python 来压缩任何东西并返回结果,所以您会注意到返回参数是一个虚拟数字 1 。

3

使用 SCRIPT_INT 函数

您将在 Tableau 编辑器中的计算字段描述中看到它 - 要使用 SCRIPT_INT(或任何 SCRIPT 函数),格式为:将代码放在引号中,任何输入或参数都使用 _arg1, _arg2, _argN 。这些参数用逗号隔开。在例子中有一个参数,[ Profit Ratio KPI ],它被分配给了一个代码。

代码基本步骤如下:

设置 [ Profit Ratio KPI ] 为 a

导入 phue 库,以便我们可以使用它

使用桥接器(我内部网络中服务器的 IP 地址)

将光的饱和度设置为 254 - 这是额外的代码,但这能确保光线具有全饱和度

将 light hue 设为 a 值

返回1 - 只是为了好玩!

在测试此代码时,打开 Jupyter notebook,输入相同代码以在 Tableau 之外的地方对其进行测试。在正常情况下,可以给 a 分配一个数,运行代码,并有灯光改变颜色。在 Tableau 中,则必须调用参数的第一个变量 “ [ 0 ] ” 。因此,为了分离出想要的结果,必须在一个变量列表中指定想要的元素。所以 Ann 的 KPI 结果实际上就像 Python 符号中的[ 25000 ],被称为 _arg1 [0](non-Python folk:Python 的变量从 0 开始)。

从字面上看,所有事情都是在设置和构建 Tableau 组件。构建 BAN 并添加参数以动态输入目标变量。在输入正确的代码后,其他所有内容都将连接并正常工作。以下是其中一张 BAN 工作表的样子:

计算字段未在视图中的任何其他位置使用。(如果您在默认的工具提示上悬停,结果会显示 “1”)。

一旦设置了可视化,只需要与仪表板交互此集成就开始生效。在 Ann 发布的视频中,这个交互速度并不快。这是有原因的 - 从 Tableau 开始接受计算参数,将其传送到 Python 服务器,然后等待结果返回,这里需要一段时间。

Ann 进行的尝试非常有借鉴意义,如果你也有相似的想法,不妨参考本文进行下实践,也许您也能制作出更 “酷炫” 的数据展现形式!这是一个非常简单的整合和演示,通过几行代码,数据驱动的表现就可以存在于物理世界中。这也是物联网的一种应用,如果你对物联网有着浓厚的兴趣,那还不快来参加本周四 Tableau 举办的网络分享会!

BI 趋势 #5 —— 查看和理解物联网

时间: 2018 年 3 月 29 日 周四下午 2:00 – 3:00

物联网 ( IoT) 的普及推动了我们所见到的连接设备数量的大幅增长,Gartner 预测到 2020 年,消费者可使用的物联网设备数量将增加一倍多,“ 在线物联网设备将达到 204 亿台 ”。即便有着如此高的增长量,物联网数据的用例和实现并没有按照预期的线路发展。

但我们看到的一个积极趋势是:在物联网设备中利用基于位置的数据,并从中获得一系列优势。通过了解物联网设备的位置数据,我们能更好地了解正在发生的事情,并预测将在特定位置发生的情况。在本次网络研讨会中,我们将分析此趋势,并探讨查看和理解物联网数据的最佳实践和建议。

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