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Python tool Python-Tool

Aktualisiertes Python-Tool

Ab der Designer-Version 2026.1 ist der interaktive Modus im Python-Tool nicht mehr verfügbar.

Die Python-Entwicklung wird jetzt durch ein produktionsorientiertes Ausführungsmodell unterstützt. Das bedeutet, dass Sie Ihre Python-Skripte direkt im Tool oder in Ihrer bevorzugten externen integrierten Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, IDE) bearbeiten können, bevor Sie Ihre Workflows ausführen.

Benutzerrolle – Anforderungen

Benutzerrolle*

Tool-/Funktionen-Zugriff

Vollbenutzer

✓

Basisbenutzer

X

* Gilt für Kunden von Alteryx OneProfessional und Enterprise Edition mit Designer-Versionen ab 2025.1.

Das Python-Tool ist ein Code-Editor für Python-Benutzer. Sie sollten Python beherrschen, bevor Sie dieses Tool verwenden. Nach dem Importieren des Alteryx Python-Pakets über from ayx import Alteryx finden Sie Informationen zu den Funktionen, die Sie mit dem Python-Tool in Designer verwenden können, in Alteryx Python-Funktionen.

Wichtig

Obwohl Designer benutzerdefinierten Python-Code akzeptiert, bietet Alteryx keine Unterstützung für benutzerdefinierten Python-Code.

One-Tool-Beispiel

Für dieses Tool gibt es ein One-Tool-Beispiel. Gehen Sie zu Beispiel-Workflows und erfahren Sie, wie Sie dieses und viele weitere Beispiele direkt in Designer aufrufen können.

Erste Schritte

Verwenden Sie das Konfigurationsfenster des Python-Tools, um Ihr Python-Skript einzugeben oder zu importieren. Weitere Informationen zu Codeunterstützung finden Sie in den zusätzlichen Referenzen unter Alteryx Python-Funktionen.

Installieren Sie die Data-Science-Pakete, die Sie benötigen

Das Python-Tool enthält die folgenden Data-Science-Pakete:

  • ayx: Alteryx Python-API, die mit Workflows und der Designer-Laufzeit interagiert.

  • ayx_python_sdk: Software Development Kit (SDK) zum Erstellen und Erweitern von Alteryx-Tools in Python.

  • numpy: Core-Paket für numerische Berechnung und Array-Verarbeitung in Python.

  • pandas: Datenstrukturen für Datenanalyse, Zeitreihen und tabellarische Verarbeitung.

  • scipy: Wissenschaftliche Berechnungsbibliothek für Optimierung, Statistik, Signalverarbeitung und fortgeschrittene Mathematik.

  • scikit-learn: Bibliothek für Machine Learning zur Klassifizierung, Regression, Clustering und Modellbewertung.

  • statsmodels: Statistische Modellierung und Ökonometrie-Bibliothek für Regressions- und Hypothesentests.

  • pyarrow: Hochleistungsbibliothek für die spaltenorientierte Datenverarbeitung und Apache Arrow-Interoperabilität (z. B. Parquet und IPC).

  • SQLAlchemy: Toolkit für die Datenbankabstraktion und die objektbezogene Zuordnung (Object Relational Mapping, ORM) für relationale Datenbanken in Python.

  • pyodbc: ODBC-Konnektor für Unternehmensdatenbanken.

  • requests: HTTP-Bibliothek zum Aufrufen von APIs und Webdiensten.

  • matplotlib: Plotting-Bibliothek für statische Diagramme und Visualisierungen.

  • plotly: Visualisierungsbibliothek für interaktive Diagramme und Dashboards.

  • plotly: Visualisierungsbibliothek für interaktive Diagramme und Dashboards.

  • dash: Framework zur Erstellung analytischer Webanwendungen in Python.

Zusätzliche Paket-Installation

Je nachdem, welche Version von Designer Sie verwenden, können Sie zusätzliche Pakete mit der Funktion Alteryx.installPackages installieren. Beispiel: Wenn Sie keras installieren möchten, führen Sie den folgenden Befehl aus:

from ayx import Package

Package.installPackages("keras")

Sie können zusätzliche Python-Pakete nur installieren, wenn Sie Designer als Admin ausführen. Nicht-Admin-Benutzer:innen können keine zusätzlichen Python-Pakete installieren.

Tool-Konfiguration

Sie können das Konfigurationsfenster des Python-Tools verwenden, um Ihre Basisumgebung auszuwählen und Ihr Python-Skript einzugeben.

Umgebung

Verwenden Sie das Auswahlmenü Umgebung, um Ihre Basisumgebung auszuwählen. Die Standardumgebung lautet DesignerBaseTools_vEnv.

Eine benutzerdefinierte Umgebung erstellen

Sie können auch eine benutzerdefinierte Umgebung zur Nutzung in Ihrem Python-Tool erstellen. Sie können Ihre Abhängigkeiten in Ihrer benutzerdefinierten Umgebung angeben und das Python-Tool so konfigurieren, dass die Umgebung verwendet wird. Dies ermöglicht den schnellen Import von Paketen und bietet einen effizienteren und einfacheren Ansatz für die Verwendung des Python-Tools in Designer.

Wenn Sie eine benutzerdefinierte Umgebung verwenden möchten, folgen Sie dieser Anleitung:

  1. Gehen Sie zu diesem Ordner (Admin-Version von Designer):

    C:\Program Files\Alteryx\bin\Python\envs\DesignerBaseTools_vEnv\share\jupyter\kernels

  2. Kopieren Sie den Ordner designerbasetools_venv.

  3. Benennen Sie den kopierten Ordner in den gewünschten Namen für den neuen Kernel um.

  4. Öffnen Sie im umbenannten Ordner kernel.json.

  5. Aktualisieren Sie den Wert display_name.

    • Stellen Sie ihn auf den Kernel-Namen ein, der im Menü Umgebung in der Python-Tool-Konfiguration angezeigt werden soll.

    • Dieser Wert stimmt in der Regel mit dem Ordnernamen überein, muss er aber nicht.

  6. Lassen Sie diese Werte unverändert:

    • argv: Jupyter verwendet diese Funktion, um Python für die Umgebung auszuführen. Ändern Sie es zum Testen nicht.

    • language: Belassen Sie diese Einstellung auf Python.

    Beispieldatei kernel.json:

    {
  "argv": [
    "C:\\Program Files\\Alteryx\\bin\\Python\\envs\\DesignerBaseTools_vEnv\\Scripts\\python.exe",
    "-m",
    "ipykernel_launcher",
    "-f",
    "{connection_file}"
  ],
  "display_name": "MyCustomEnv",
  "language": "python"
}

  7. Speichern Sie kernel.json und kehren Sie zu Designer zurück.

  8. Aktualisieren Sie die Kernel-Liste:

    • Klicken Sie abseits des Python-Tools und wählen Sie es erneut aus.

    • Wenn der neue Kernel nicht angezeigt wird, schließen Sie Designer und öffnen Sie es erneut.

Anderen Python-Interpreter verwenden (optional)

Wichtig

Wir empfehlen uv für die Verwaltung Ihrer benutzerdefinierten Python-Umgebung.

Sie können Ihre benutzerdefinierte Umgebung so konfigurieren, dass ein anderer Python-Interpreter verwendet wird. Auf diese Weise können Sie eine vollständig separate Python-Umgebung mit Ihren eigenen installierten Paketen nutzen. Wenn Sie in Ihrer benutzerdefinierten Umgebung einen anderen Python-Interpreter verwenden möchten, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  1. Öffnen Sie kernel.json in Ihrem benutzerdefinierten Kernel-Ordner.

  2. Aktualisieren Sie den ersten Eintrag in der argv-Liste, um auf den Pfad der ausführbaren Python-Datei Ihrer benutzerdefinierten Umgebung zu verweisen.

    Beispiel kernel.json mit aktualisiertem argv-Eintrag:

    {
  "argv": [
    "C:\\Users\\<username>\\alteryx_envs\\myenv\\Scripts\\python.exe",
    "-m",
    "ipykernel_launcher",
    "-f",
    "{connection_file}"
  ],
  "display_name": "MyCustomEnv",
  "language": "python"
}

  3. Speichern Sie die Datei kernel.json und aktualisieren Sie die Kernel-Liste in Designer.

    • Klicken Sie abseits des Python-Tools und wählen Sie es erneut aus.

    • Wenn der neue Kernel nicht angezeigt wird, schließen Sie Designer und öffnen Sie es erneut.

AYX-Package zu benutzerdefinierter Umgebung hinzufügen

Wichtig

Wenn Sie eine benutzerdefinierte Python-Umgebung verwenden, müssen Sie sicherstellen, dass das ayx-Paket verfügbar ist. Das ayx-Paket ist erforderlich, damit das Python-Tool mit Ihrem Designer-Workflow interagieren kann (z. B. um Daten zu lesen und zu schreiben).

Um das ayx-Paket zu Ihrer benutzerdefinierten Umgebung hinzuzufügen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  1. Suchen Sie das ayx-Paket in der Standardumgebung:

    C:\Program Files\Alteryx\bin\Python\envs\DesignerBaseTools_vEnv\Lib\site-packages\ayx

  2. Kopieren Sie den gesamten Ordner ayx.

  3. Fügen Sie den Ordner in das Verzeichnis site-packages Ihrer benutzerdefinierten Umgebung ein:

    <your-env>\Lib\site-packages\

Das ayx-Paket hängt von zusätzlichen Bibliotheken ab, die möglicherweise nicht in Ihrer benutzerdefinierten Umgebung installiert sind (z. B. Pandas). Wenn Sie das Paket in Ihre benutzerdefinierte Umgebung kopieren, werden dadurch nicht automatisch Abhängigkeiten installiert.

Installieren Sie ggf. fehlende Abhängigkeiten in Ihrer benutzerdefinierten Umgebung. Beispiel:

pip install pandas

Aktivieren Sie abschließend Ihre Umgebung und führen Sie den folgenden Befehl aus, um zu überprüfen, ob Sie das ayx-Paket erfolgreich installiert haben:

python -c "import ayx; print('ayx installed successfully')"

Python-Skript

Verwenden Sie das Feld Python-Skript im Konfigurationsfenster, um Ihr Python-Skript einzugeben oder einzufügen. Sie haben auch die Möglichkeit, ein Skript zu importieren. Klicken Sie dazu auf Skript/Notebook überschreiben und suchen Sie nach Ihrer Skript- oder Notebook-Datei. Die Datei muss die Erweiterung .py (Python-Skript) oder .ipynb (Python-Notebook) haben.

Alteryx Python-Funktionen

Im Alteryx-Paket stehen eine Reihe von Funktionen zur Verfügung, wenn Sie „from ayx import Alteryx“ ausführen. Die Funktionen ermöglichen die Datenübertragung zwischen Alteryx und Jupyter.

Verfügbare Funktionen, Beschreibungen und Beispiele finden Sie unter Alteryx Python-Funktionen.

Wichtig

Das Python-Tool behandelt Ihre Daten als Pandas DataFrame. Weitere Informationen finden Sie unter pandas.pydata.org.

Mit Workflow-Daten verbinden

Das Python-Tool akzeptiert mehrere Eingaben. Nachdem Sie die Eingaben verbunden haben, können Sie die Funktion Alteryx.read verwenden, um Ihre Workflow-Daten als Pandas DataFrame in das Tool zu übertragen. Sie können dann Python zur Umwandlung der Daten und schließlich Alteryx.write zur Ausgabe von Daten aus dem Python-Tool verwenden.

Eine vollständige Liste der über die Alteryx-Bibliothek verfügbaren Funktionen finden Sie unter Alteryx Python-Funktionen.

Hinweise und Einschränkungen

Pandas String Dtype

Das Alteryx Designer Python-Tool unterstützt den dtype „string“ für Pandas nicht. Stattdessen empfehlen wir den standardmäßigen dtype „object“, der ein erfolgreiches Schreiben des DataFrame ermöglicht.

IPython

Mit den Aktualisierungen des Python-Tools in Version 2026.1 ist die Nutzung der interaktiven Funktionen von IPython nicht mehr mit der vorgesehenen Funktionalität des Python-Tools in Designer kompatibel.

Die IPython-Funktion unterstützt in erster Linie die interaktive Exploration, was in Produktions-Workflows, die innerhalb von Designer ausgeführt werden, weniger relevant ist.

Dadurch ergibt sich Folgendes:

  • Alteryx wird keine Kompatibilität mit IPython-spezifischen Funktionen aufrechterhalten.

  • Workflows, die auf IPython-Funktionalität angewiesen sind, könnten sich nach der Version 2026.1 nicht mehr so verhalten wie zuvor.

  • Wenn Sie diese Funktionen benötigen, müssen Sie Ihren Code außerhalb von Designer in einer IPython-Umgebung ausführen.

Python-Tool lädt kein Skript mit deaktivierter automatischer Konfiguration

Wenn Sie Automatische Konfiguration deaktivieren in den Benutzereinstellungen aktivieren, laden Python-Tools, die vor Version 26.1 erstellt wurden, ihren Skriptinhalt nicht, wenn Sie einen Workflow vor Version 26.1 in Designer Version 2026.1 öffnen.

Um dieses Problem zu beheben, deaktivieren Sie Automatische Konfiguration deaktivieren in den Benutzereinstellungen und öffnen Sie den Workflow erneut. Dadurch kann das Tool den Skriptinhalt konvertieren und laden.

  • Dieses Problem betrifft nur Python-Tools, die vor Designer-Version 2026.1 erstellt wurden.

  • Das Problem tritt nicht auf, wenn Automatische Konfiguration deaktivieren deaktiviert ist (Standardeinstellung).

In diesem Abschnitt: