python数据可视化分析工具之Superset

python数据可视化分析工具之Superset

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python数据可视化分析工具之Superset

0 Superset 简介

Superset 是一款由 Airbnb 开源的“现代化的企业级 BI(商业智能) Web 应用程序”,其通过创建和分享 dashboard,为数据分析提供了轻量级的数据查询和可视化方案。
Superset 的前端主要用到了 React 和 NVD3/D3,而后端则基于 Python 的 Flask 框架和 PandasSQLAlchemy 等依赖库,主要提供了这几方面的功能:

  • 集成数据查询功能,支持多种数据库,包括 MySQL、PostgresSQL、Oracle、SQL Server、SQLite、SparkSQL 等,并深度支持 Druid
  • 通过 NVD3/D3 预定义了多种可视化图表,满足大部分的数据展示功能。如果还有其他需求,也可以自开发更多的图表类型,或者嵌入其他的 JavaScript 图表库(如 HighCharts、ECharts)。
  • 提供细粒度安全模型,可以在功能层面和数据层面进行访问控制。支持多种鉴权方式(如数据库、OpenID、LDAP、OAuth、REMOTE_USER 等)。

Superset 的搭建与使用非常简单,只需要一些 Python 基础,下面先从创建虚拟环境开始。

1 创建虚拟环境

Superset 的依赖包较多,为了避免冲突,需要先搭建虚拟环境,再进行安装,这里推荐使用 Anaconda 自带的 conda 工具创建虚拟环境:

01conda create -n superset python=3.6 

创建虚拟环境成功后,启动虚拟环境:

01activate superset 

2 安装

使用豆瓣源安装 Superset:

01pip install superset -i https://pypi.douban.com/simple  

这里遇到了一个坑,某个依赖包没有被正确的安装,当时随手就解决了,没有记录下来。只大概记得报错信息提到 Microsoft Visual C++ 14.0 is required ,这是因为该依赖包需要安装 C++ 进行编译。
一般不用为此专门安装 Microsoft Visual C++ 14.0,而是去下载该依赖包的 whl 格式文件(需要对应虚拟环境的 python 版本),再进入 whl 文件所在的路径通过 pip install 安装即可。如果在安装过程中遇到其他问题,就把报错信息复制出来,然后去问问神奇的 stackoverflow 吧!

3 初始化

初始化的官方步骤如下:

01234567891011121314# 创建管理员账号fabmanager create-admin –app superset  # 初始化数据库superset db upgrade # 载入案例数据superset load_examples # 初始化角色和权限superset init # 启动服务,端口号 8088,使用 -p 更改端口号superset runserver 

但在命令行中直接运行 superset, 会提示“不是内部或外部命令”。要解决这个问题,可以直接通过 cd 命令进入 Superset 安装目录( …\Anaconda3\envs\superset\Lib\site-packages\superset\bin )。然后运行如下命令:

01234python superset db upgradepython superset load_examplespython superset initpython superset runserver 

这里直接运行 python superset runserver 会出错,原因是 Superset 使用 gunicorn 作为应用程序服务器,而 gunicorn 不支持 Windows。需要在命令行中添加 -d,使用 development web server 运行。最终运行命令为:

01python superset runserver -d 

但是这种部署方式,官方并不建议在生产环境中使用。在 Superset 的 issues 922,有人提供了一种方法,使用 waitress。首先安装 waitress:

01pip install waitress 

接着找到 superset/cil.py 的 debug_run() 函数:

012345678def debug_run(app, port, use_reloader):     app.run(        host=’0.0.0.0′,        port=int(port),        threaded=True,        debug=True,        use_reloader=use_reloader) 

将其改写成:

01234567def debug_run(app, port):    from waitress import serve #使用 waitress 解决 gunicorn 不支持 windows 问题     return serve(        app,        host=’0.0.0.0′,        port=int(port)) 

再次运行 Superset:

01python superset runserver -d -p 8079 

最后在浏览器输入 http://localhost:8079 进入登录界面:

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输入在 fabmanager create-admin --app superset 这步设置的账号和密码登录,进入 Superset 首页(右上角国旗处可设置语言):

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这里 Superset 已经用之前加载的示例数据,建立了 4 个 dashboard,选择其中一个进行查看(即本文开始的那个 dashboard):

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4 数据源

接下来,将演示如何连接数据库,以及怎样使用表和导入 CSV 到数据库。Superset 还深度支持 Druid(一个高效的海量数据查询系统),但这里不做介绍。

4.1 连接到数据库

从顶部导航菜单的 Source — Databases 进入数据库列表页:

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点击在数据库列表右上角的绿色加号按钮:

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点击按钮后,将进入添加数据库的表单页,因为这只是一次简单的演示,只需要填写两项:Database 和 SQLAlchemy URL,分别是数据库名称和 SQLAlchemy 的连接 URI (参阅为目标数据库创建连接 URI 的 SQLAlchemy 文档)。

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这里为了方便,用的是本地的 SQLite 数据库。也可以使用其他数据库,如官方文档推荐的 PostgreSQL 的一些示例数据集或官方文档使用的示例天气数据

接着点击 Test Connection 按钮,测试是否能成功连接到数据库。若成功连接,则会看到下图的弹出框:

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当连接测试成功后,可在页面底部看到该数据库下的数据表,点击 Save 按钮,完成创建。

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4.2 创建表

现在已经配置了数据库,接下来需要向 Superset 添加想要查询的特定表。从 Sources — Tables 进入到数据表列表页:

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点击列表页右上角的绿色加号按钮:

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点击按钮后,将进入添加数据表的表单页,在该页面依次填写目标数据库、数据表名称、数据库模式(可选),再点击 Save 按钮,即可完成创建。

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创建完成后,将重定向回到列表页,此时在页面顶部会出现一条消息提示指示表已创建:

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在列表页还可以对已添加的数据表进行编辑:

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点击编辑图标,可进入表的编辑页,对表的详细信息、字段、指标进行配置,这里演示对表字段的配置(设置是否可对指定字段进行分组或过滤):

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4.3 上传 CSV

Superset 还可以导入 CSV 到数据库中,从 Sources — Upload a CSV 进入到导入 CSV 的表单页:

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依次填写表名称、导入 CSV 文件、选择要导入的数据库,再点击 Save 按钮完成导入:

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创导入完成后,将重定向回到数据表列表页,此时在页面顶部会出现一条消息提示指示表已创建:

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5 创建 dashboard

5.1 探索数据

要开始探索数据,只需在可用数据表列表中点击刚刚创建的表名:

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点击表名后进入表的可视化页面,默认的可视化类型为表视图:

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在 Datasouce & Chart Type 下方,依次可以进行时间、Group By、Not Group By 以及字段过滤等设置:

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在页面左侧完成相关设置后,点击 Run Query 按钮,即可在右侧的可视化视图,查看数据的可视化展示:

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5.2 创建图表

通过更改可视化类型和其他设置,可以很灵活地对数据进行探索性分析。若在探索的过程中发现某个有价值的点,可以点击左上角的 Save 按钮,在出现的弹出框中命名图表并选择是否将其添加到 dashboard,以将其保存为图表:

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从顶部导航菜单的 Charts 进入到图表的列表页,找到刚刚创建的图表:

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点击图表名称进入到刚才的可视化页面,对已保存的图表进行再次编辑。

5.3 创建 DASHBOARD

从顶部导航菜单的 Dashboards 进入到 dashboard 的列表页,点击右上角的绿色加号按钮:

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点击按钮后,将进入添加 dashboard 的表单页,在该页面依次填写 dashboard 名称和拥有者,再点击 Save 按钮,即可完成创建:

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5.4 编辑 DASHBOARD

完成 dashboard 的创建后,将重定向到 dashboard 的列表页,找到刚创建的 dashboard:

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点击 dashboard 的名称,进入 dashboard,此时 dashboard 还未配置任何图表,处于空值状态,点击右上角的 Edit dashboard 按钮进行编辑:

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进入编辑状态后,可已导入图表(仅限 dashboard 拥有者拥有的图表)、标签页、行、列、标题、Markdown 和分割线等组件:

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并可通过拖拽编辑 dashboard 的布局(在拖拽过程中,Superset 还提供了辅助线和栅格进行提示):

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Superset 还可以通过编辑 CSS 修改 dashboard 的样式:

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在进行编辑之后,点击 Save changes 按钮,即可完成操作。

6 SQL 查询

在使用 SQL 查询前,需要进行两项设置:
首先,从顶部导航菜单的 Sources — Databases 进入数据库的列表页,选中数据库进行编辑,将 Expose in SQL Lab 和 Allow Run Sync 都勾选上,其余的不要勾选。

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在勾选完上述两项之后,Windows 用户还会出现 “module" object has no attribute 'SIGALRM' 错误,这又是由于 Windows 环境下依赖包不兼容导致的 —— Python 的 signal 包只作用于 Linux 和 Mac ,在 Windows 下不启作用。解决方法很简单粗暴,在 superset/utils.py 下找到相关代码,把 signal 所在行都注释,然后再加上一个 pass (这块代码的功能是在超时后将查询进程杀掉,注释后没大影响)。

012345678910111213141516    def __enter__(self):        try:            pass            #signal.signal(signal.SIGALRM, self.handle_timeout)            #signal.alarm(self.seconds)        except ValueError as e:            logging.warning(“timeout can’t be used in the current context”)            logging.exception(e)     def __exit__(self, type, value, traceback):        try:            pass            #signal.alarm(0)        except ValueError as e:            logging.warning(“timeout can’t be used in the current context”)            logging.exception(e) 

上面两步做完后,即可在 SQL Lab — SQL Editor 进行 SQL 查询操作:

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可对查询语句进行执行、保存、分享(复制)操作,还可以对查询结果可以进行可视化和导出为 CSV 文件。

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7 安全性

Superset 中的安全性由 Flask AppBuilder(FAB)处理(一个“简单快速的应用程序开发框架,构建在Flask之上”)。FAB 提供身份验证、用户管理、权限和角色,可参阅其安全文档。角色由一组权限组成,不同的用户角色被赋予了不同的权限,Superset 本身提供了一组基本角色:

  • Admin:拥有所有可能的权限,包括从其他用户授予或撤消权限以及更改其他人的切片和 dashboard。
  • Alpha:可以访问所有数据源,但不能授予或撤消其他用户的访问权限。它们也仅限于改变它们拥有的对象。可以添加和更改数据源。
  • Gamma:访问受限,只能使用通过另一个互补角色获得访问权限的数据源。他们只能查看由他们有权访问的数据源制作的切片和 dashboard。无法更改或添加数据源,但可以可以创建切片和 dashboard。
  • sql_lab:被授予对 SQL Lab 的访问权限。
  • public:可以通过在 superset\config.py 设置 PUBLIC_ROLE_LIKE_GAMMA = True,授予该角色与 Gamma 角色相同的权限集。

在执行 superset init 命令时,所有这些基本角色将重新同步到初始值,因此不建议通过授予或撤消权限来更改这些基本角色。

这里不对 Superset 的安全机制做过多展开,如果想了解更多,包括如何为用户提供对特定数据集的访问权限,以及如何定制自己的角色,可以参阅官方的安全文档

8 小结

虽然 Superset 仍有着很多不足,例如:没有提供图表的下钻功能、不支持多图表间的复杂联动、处理大数据集效率较低、权限管理和图表管理的功能设计不友好等。但其作为一款轻量级的 BI 应用,对于个人开发者和中小型团队,其不失为一个优雅且高效的自助式数据分析解决方案。

Superset 的不足,一方面可以看后续 Airbnb 会不会优化,另一方面可以对其进行二次开发。实际上,Superset 应主要提供基于最终结果表的数据查询和报表展示,对于复杂的数据联动,则放在 ETL 的过程中完成。

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