【摘要】
      集算器 SPL 集成了对 python 程序的调用，也提供对建模算法接口支持。具体开发要求、使用详细情况，请前往乾学院：SPL：调用 Python 程序!

      集算器是强大的数据计算引擎，但目前对于机器学习算法的提供还不够丰富。而 python 中有许多此类算法。借助 YM 外部库，就可以让集算器 SPL 调用 python 写的代码，从而弥补这一不足。

下面具体说明：

SPL、python、接口关系示意图：

SPL 中调用 ym_exec 接口，将参数传递给 python 下的 apply() 接口，apply 调用 python 程序处理后返回结果给 SPL。

1．  SPL 与 python 环境配置

为了 SPL 与 python 之间能通信，实现相互访问，需要进行有关的设置。
下面以在 win10 下，python3.9+SPL 为例来说明如何设置的。

本接口依赖集算器 SPL 外部库 Ymodel。 Ymodel 与 python 通过 userconfig.xml 关联。
A、安装 Python 软件：
下载 python3 软件安装包，安装位置如 c:\Program Files\raqsoft\ymodel\Python39。
B：外部库安装：
参考集算器连接外部库，在集算器的外部库设置中勾选 Ymodel 项让其生效。( 通过建模下载能找到 Ymodel jar 依赖包 )

C、 配置文件： 在外部库目录 esProc\extlib\ymodel\userconfig.xml 文件中设置参数，参数如下：

D、服务端程序应用程序指提供的 python 服务端程序：

以上配置完成之后，重启集算器后就可以使用 ym_exec() 接口。

2．  python 模块开发规范要求

A、def apply(ls) 接口，python 程序的对外接口，实现与 SPL 交互处理。
B、参数 ls 为 list 数据类型，它类似于 java 中的入口函数 void main(string argv[]) 中的 argv 参数。
C、返回值，返回 dataframe 结构数据存放在 list 类型的变量中, 可在 SPL 中显示。
D、样例说明：demo.py

import pandas as pd
import sys
def apply(lists):   
  cols = [<em>"value"</em>]
  ls = []
  for x in lists:
    ls.append("{}".format(x))
	  
  df = pd.DataFrame(ls, columns=cols)
  lls=[]
  lls.append(df)
  return lls

if __name__ == "__main__":
  res = apply(sys.argv[1:])
  print('res={}'.format(res))

运行：python demo.py “AAA” “BBB” 1000
输出：res=[  value
         0    AA
         1    BBB
         2    1000]
本程序 apply()接口，实现将传递的参数加入到变量列表 ls 中，然后 ls 放入 dataframe 结构里，dataframe 再放入要返回的变量列表 lls 里。开发中，先在 python 下测试 apply() 接口正常后，就可以在 SPL 中调用了。

需要注意的是，由于 dataframe 是通过 msgpack 编码后返回的数据，因此要求 dataframe 中同一列的数据类型一致，否则 msgpack 编码时出错，SPL 中收不到 dataframe 数据.

3．ym_exec 接口调用
     格式：ym_exec(pyfile, p1,p2,…)。
     调用pyfile文件并运行它，后面跟传入的参数 p1,p2 等。参数个数不定, 只要与接口 apply() 对应。

4. 建模算法模块使用

下面再演示一下如何在集算器调用 python 实现偏最小二乘算法（PLS，目前集算器本身未提供）。在运行它之前，需要安装易明建模库，配置设置参考《SPL实现自动建模和预测》。

由于 PLS 算法的参数较为复杂，我们将调用格式约定为：
ym_exec(pyfile, data, jsonstr)

SPL中调用pyfile文件并运行它，data 为需要建模的数据（序表），将 PLS 算法众多参数写成 json 串。同样地，需要与 pyfile 中 apply() 处理对应起来，才能正确解析各参数值。

data：data为预表或带头文件的数据文件名。数据中包括目标变量 target 所在的列。
jsonstr: json字符串，例如：
 {target:0,n_components:3,deflation_mode:'regression',
                mode:'A',norm_y_weights:False,
                scale:False,algorithm:'nipals',
                max_iter:500,tol:0.000001,copy:True}
其中 target 指定目标变量所在的列，不可缺少。

SPL脚本pls_demo.dfx：

首行为target的数据data_test.csv：

pls_demo.py文件，针对python模块算法使用参考

from scipy.linalg import pinv2
import numpy as np 
import pandas as pd 
import demjson 
 
#算法类pls_demo：
class pls_demo():
   . . . . . . .
   Pass

  #接口实现
  def apply(lists):
    if len(lists)<2: 
      return None 

    data = lists[0] &nbsp; #数据参数
    val = lists[1]   #jsonstr串参数
    if (type(data).name=="str"):
      data = pd.read_csv(data)

    #1. 对json字符串中特定值处理
    #print(val)　
    val = val.lower().replace("false", "'False'")　
    val = val.replace("true", "'True'")　
    val = val.replace("none", "'None'")　
    dic = demjson.decode(val)　
    if dic.contains('target') ==False:　
      print("param target is not set")　
      return　
    #2. 对target参数的处理，它可能为列数，也可能为名称
    targ = dic['target']　
    if type(targ).__name__ == "int":　
      col = data.columns　
      colname = col.tolist()[targ]　
    else:　
      colname = targ　
    Y = data[colname]    
    X = data.drop(colname, axis=1) 

    #3.模型参数处理，没有传递的参数需要设定缺省值.
    if dic.contains('n_components') :n_components=dic['n_components']
    else: n_components=15 
    if dic.contains('deflation_mode'):deflation_mode=dic['deflation_mode'] 
    else: deflation_mode="regression" 
    if dic.contains('mode'):mode=dic['mode']&nbsp;&nbsp; 
    else: mode="A" 
    …….
    #4.模型算法加载
    #print("n_components={}".format( n_components)) 
    pls_model = pls_demo(n_components, 
    deflation_mode, 
    mode,…) 

    # 训练数据 
    pls_model.fit(X, Y) 

    # 预测 
    y_pred = pls_model.predict(X) 
    #5. 填充返回值

    f = ["value"] 
    df = pd.DataFrame(y_pred, columns=f) 
    #print(y_pred) 
    lls=[] 
    lls.append(df) 
    return lls 

#6. 测试
if __name__ == '__main__': 
  ls = []<br>
  ls.append("a2ef764c53ec1fbc_X.new.csv")<br>
  val = "{target:0,n_components:3,deflation_mode:'regression'," \
    " mode:'a',norm_y_weights:False," \　
    " scale:False,algorithm:'nipals'," \　
    " max_iter:500,tol:0.000001,copy:True}" 

  ls.append(val) 
  apply(ls) 

开发过程中，先在 python 下通过 main 函数测试 apply() 接口正常后，就可以在 SPL 中调用了。