编写自定义后端逻辑以可视化Superset图形
创始人
2024-12-07 16:31:09
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要编写自定义后端逻辑以可视化Superset图形,可以遵循以下步骤:

  1. 创建自定义后端逻辑:

    • 首先,创建一个后端逻辑模块,例如custom_backend.py
    • 导入所需的库和类,例如from superset.utils.core import DTTM_ALIAS
    • 创建一个自定义的后端逻辑类,例如class CustomBackend(BaseSupersetView)
    • 实现适当的方法,例如def payload(cls, viz: BaseViz, form_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]
  2. 实现可视化逻辑:

    • 在自定义后端逻辑类的payload方法中,根据传入的vizform_data参数,编写逻辑以生成可视化图形的数据。
    • 可以使用Superset提供的查询构建器(query builder)和数据查询API来获取源数据,例如session.query().from_statement(query)
    • 处理数据,根据需要进行转换、筛选和聚合。
    • 生成图形数据,并将其作为字典返回,例如return {'data': data}
  3. 配置Superset:

    • 在Superset的配置文件(superset_config.py)中,将自定义后端逻辑模块添加到CUSTOM_SECURITY_MANAGER配置项中,例如CUSTOM_SECURITY_MANAGER = 'path.to.custom_backend.CustomBackend'
  4. 使用自定义后端逻辑:

    • 在Superset的界面中,创建或编辑一个可视化图表。
    • 在图表配置中,选择使用自定义的后端逻辑。
    • 根据需要设置其他图表配置选项,例如时间范围、分组和过滤器。
    • 保存图表配置,并查看可视化结果。

以下是一个简单的示例代码:

# custom_backend.py

from superset.views.base import BaseSupersetView
from superset.utils.core import DTTM_ALIAS
from superset.models.core import Database
from superset import db

class CustomBackend(BaseSupersetView):
    def payload(cls, viz, form_data):
        # Get source database
        database_id = form_data['database']
        database = db.session.query(Database).filter_by(id=database_id).one()

        # Build query
        query = viz.query_obj()
        query.database = database
        query_str = str(query)

        # Execute query
        result = db.session.execute(query_str)

        # Process data
        data = []
        for row in result:
            data.append({
                'x': row[0],
                'y': row[1],
            })

        # Return visualization payload
        return {'data': data}

这是一个简单的示例,具体的实现取决于你的需求和数据源。

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