使用 RunPy 导入外部库

ToolJet 允许您通过使用 RunPy 查询 导入它们来在您的应用程序中使用 python 包。 在本操作指南中，我们将导入一些包并在应用程序中使用它。

:::注意不支持的模块 Pyodide 当前不支持的模块是那些具有依赖于系统库的 C 或 C++ 扩展的模块。这些模块不能在 Pyodide 中使用，因为它在 Web 浏览器中运行，无法访问 C 或 C++ 扩展所依赖的底层系统库。此外，Pyodide 使用已编译为 WebAssembly 的 Python 版本，它不支持与常规版本的 Python 相同的系统调用。因此，任何需要访问系统库或系统调用的模块都无法在 Pyodide 中运行。 :::

• 创建一个新的应用程序，然后从查询面板创建一个新的 RunPy 查询。

  

• 让我们编写一些代码来导入包。我们将首先导入 micropip，它是 Python 的软件包安装程序，然后我们将使用 micropip 安装 Pandas 和 NumPy。 运行 查询以安装包。

  import micropip
  await micropip.install('pandas')
  await micropip.install('numpy')
  

提示

启用 Run this query on application load? 选项以使包在整个应用程序中可用。

例子

使用 NumPy 的随机数数组

• 让我们创建一个 RunPy 查询，它将使用 NumPy 包中的 random 模块，查询将生成随机数数组。

  from numpy import random
  
  x = random.binomial(n=10, p=0.5, size=10)
  
  print(x)
  

信息

您可以在浏览器的控制台上检查输出。

解析 CSV 数据使用

• 让我们创建一个 RunPy 查询，它将解析 csv 文件中的数据。在此查询中，我们将使用 StringIO 、 csv 和 Pandas 模块。

  from io import StringIO
  import csv
  import pandas as pd
  
  scsv = components.filepicker1.file[0].content
  
  f = StringIO(scsv)
  reader = csv.reader(f, delimiter=',')
  
  df = pd.DataFrame(reader)
  
  print(df.info())
  print(df)
  

• 在画布上添加一个文件选择器组件，并将On file loaded事件的事件处理程序设置为我们为解析数据而创建的Run Query。

  

• 最后，让我们在文件选择器上加载一个 csv 文件，并通过浏览器控制台上的 RunPy 查询检查输出。