はじめに

最近、プログラミングに触れることも少なくなったのだけど、TableauでTabPyを利用する必要がでたので、Pythonを書く訳ではないもののPythonの環境作りをして、TabPyを利用できる準備をしてみた。
TabPyとは、BIツールであるTableauからPythonの機械学習モデルを呼び出せる仕組み。

随分、プログラミング環境も整える機会も減ってしまったので、まずは brew をインストールして必要なパッケージを揃えてきいく。

目次

1.Pythonの環境準備
2.TabPyのインストール
3.おまけ（TableauでのTabPy活用

1.Pythonの環境準備

Pythonの環境は以下で実現

# pyenvの準備
$ brew install pyenv
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc    
$ exec $SHELL -l

# インストールできるVersionを確認
$ pyenv install --list

# インストールできるVersionを確認
$ pyenv install --list

# pythonのインストール
$ pyenv install 3.7.9
$ pyenv global 3.7.9 
$ eval "$(pyenv init -)"
$ python --version
Python 3.7.2

# anacondaのインストール
$ pyenv install anaconda3-2020.11
$ pyenv global anaconda3-2020.11

2.TabPyのインストール

TabPyのインストールは、Githubを参考に。
https://github.com/tableau/TabPy
以下に手順はあったので容易にインストールはできる。
https://github.com/tableau/TabPy/blob/master/docs/server-install.md

#pipを最新に
$ python -m pip install --upgrade pip

#TabPyをインストール
$ pip install tabpy

#TabPyの起動確認
$ tabpy

#以下のような起動メッセージがでれば起動完了（portなどは後のTableauで利用する
[INFO] (app.py:app:105): Web service listening on port 9004

3.おまけ（TableauでのTabPy活用

最終的に実施したかったのは、TableauでのTabPyを利用したかったので、上記で起動したTabPyに接続をする。

Tableau DesktopからTabpy Serverに接続

1. Tableau Desktopを起動
2. ヘルプ →　設定とパフォーマンス　→　分析の拡張機能の接続　を選択
3. TabPy/External API を選択して、サーバを localhost、ポートが 9004であることを確認して、テスト接続を実施
4. OK を押して接続が完了

Pythonの環境作りやTabPyの起動までは意外とさまよった部分はあったのだが、結果として整理してみると意外とさらっと終わる手順であった。