Перейти к содержанию

Настройка рабочего места

Для разработки кодовых моделей необходимо:

  • Установить Python (версии 3.12 или выше);
  • Установить Java;
  • Настроить виртуальное окружение и установить клиентскую библиотеку analytic-workspace-client.

Установка Python

Скачайте и установите Python версии 3.12 или выше — клиентская библиотека analytic-workspace-client требует именно такой версии.

При установке Python обязательно ��становите флажок "Add python.exe to PATH".

Убедитесь, что вместе с Python у вас установлен пакет python-venv (или python3-venv). Он понадобится для ручного создания виртуального окружения. Например, в Ubuntu установка выполняется так:

$ sudo apt install python3-venv

Установка Java

Локальный запуск кодовых моделей выполняется через Spark, поэтому на вашем компьютере должна быть установлена Java.

Скачайте и установите Java с официального сайта https://java.com/download

После установки Java зайдите в "Панель управления" -> "Система" -> "Дополнительные параметры системы" и добавьте переменную среды PYSPARK_PYTHON=python

Во всех популярных дистрибутивах Linux пакеты Java JRE уже есть в официальных репозиториях и могут быть установлены с помощью стандартного пакетного менеджера операционной системы. Например, в Ubuntu установка выполняется командой

$ sudo apt install default-jre

Виртуальное окружение

Для разработки кодовых моделей рекомендуется использовать виртуальное окружение — изолированный набор python-библиотек, который не затрагивает системную установку Python.

Для создания виртуального окружения выполните команду

$ python3 -m venv .venv

В текущей папке появится подпапка .venv с файлами виртуального окружения.

Далее нужно активировать окружение и обновить pip:

$ . .venv/bin/activate
(.venv) $ pip install --upgrade pip

И при активированном виртуальном окружении установить клиентскую библиотеку AW BI:

(.venv) $ pip install "analytic-workspace-client[dev]~=1.38.*"

Библиотека устанавливается с набором дополнений [dev], в который входят pyspark и pytest — они нужны для локального запуска кодовых моделей.

Настройка Visual Studio Code

Для разработки рекомендуется использовать IDE Visual Studio Code, в которой все операции с виртуальным окружением максимально упрощены. Подойдет и любая другая IDE с поддержкой Python — описанные ниже шаги в ней будут аналогичными.

После установки vscode запустите его и откройте папку вашего репозитория с кодовыми моделями.

Далее откройте в редакторе любой .py файл из открытой папки. Vscode предложит установить необходимые для работы с python-проектами расширения.

После установки расширения кликните в правом нижнем углу окна vscode на выбранную по умолчанию версию Python.

В появившемся окне выберите "Create Virtual Environment...".

В следующем окне выберите тип виртуального окружения "Venv".

И далее выберите версию Python, которая будет использоваться в виртуальном окружении.

После успешного создания окружения в открытой папке появится подпапка .venv.

И в правом нижнем углу будет указано, что vscode для открытой папки использует только что созданное окружение.

Осталось установить в виртуальное окружение клиентскую библиотеку AW BI. Для этого откройте терминал (меню Terminal -> New Terminal) и выполните там команду

$ pip install "analytic-workspace-client[dev]~=1.38.*"

После установки библиотеки в окружении будут доступны:

  • модуль aw_etl.models.code — операции для построения кодовой модели;
  • модуль aw_client — тестовый рантайм для локального запуска моделей;
  • автодополнение и проверка типов в IDE при написании кода моделей.