Настройка клиента обработки и анализа данных для разработки на Python в службах машинного обучения SQL ServerSet up a data science client for Python development on SQL Server Machine Learning Services

Применимо к:Applies to: даSQL Server 2017 (14.x);SQL Server 2017 (14.x)yesSQL Server 2017 (14.x);SQL Server 2017 (14.x) и более поздние версииПрименимо к:Applies to: даSQL Server 2017 (14.x);SQL Server 2017 (14.x)yesSQL Server 2017 (14.x);SQL Server 2017 (14.x) and later

Интеграция Python доступна в SQL Server 2017 и более поздних версиях, если включить параметр для Python во время установки служб машинного обучения (в базе данных).Python integration is available in SQL Server 2017 and later, when you include the Python option in a Machine Learning Services (In-Database) installation.

Чтобы разрабатывать и развертывать решения Python для SQL Server, установите библиотеку Майкрософт revoscalepy и другие библиотеки Python для рабочей станции разработки.To develop and deploy Python solutions for SQL Server, install Microsoft's revoscalepy and other Python libraries your development workstation. Библиотека revoscalepy, которая также находится на удаленном экземпляре SQL Server, координирует вычислительные запросы между обеими системами.The revoscalepy library, which is also on the remote SQL Server instance, coordinates computing requests between both systems.

Из этой статьи вы узнаете, как настроить рабочую станцию разработки на Python, чтобы вы могли взаимодействовать с удаленным сервером SQL Server, на котором включены машинное обучение и интеграция Python.In this article, learn how to configure a Python development workstation so that you can interact with a remote SQL Server enabled for machine learning and Python integration. После выполнения действий, описанных в этой статье, у вас будут те же библиотеки Python, что и на сервере SQL Server.After completing the steps in this article, you will have the same Python libraries as those on SQL Server. Вы также узнаете, как отправлять вычисления из локального сеанса Python в удаленный сеанс Python на сервере SQL Server.You will also know how to push computations from a local Python session to a remote Python session on SQL Server.

Клиент-серверные компонентыClient-server components

Чтобы проверить установку, можно использовать встроенное приложение Jupyter Notebook, как описано в этой статье, или связать библиотеки с PyCharm или любой другой интегрированной средой разработки, которой вы обычно пользуетесь.To validate the installation, you can use built-in Jupyter Notebooks as described in this article, or link the libraries to PyCharm or any another IDE that you normally use.

Совет

Видеодемонстрацию этих упражнений см. в статье Удаленный запуск R и Python в SQL Server с помощью Jupyter Notebook.For a video demonstration of these exercises, see Run R and Python remotely in SQL Server from Jupyter Notebooks.

Примечание

Вместо установки клиентской библиотеки можно использовать автономный сервер в качестве полнофункционального клиента. Некоторые заказчики предпочитают эту конфигурацию для более глубокой работы сценария.An alternative to client library installation is using a standalone server as a rich client, which some customers prefer for deeper scenario work. Автономный сервер полностью отделен от SQL Server, но поскольку он содержит те же библиотеки Python, которые установлены на SQL Server, его можно использовать в качестве клиента для анализа баз данных SQL Server.A standalone server is fully decoupled from SQL Server, but because it has the same Python libraries, you can use it as a client for SQL Server in-database analytics. Его также можно использовать для решения задач, не связанных с SQL, в том числе для импорта и моделирования данных из других платформ данных.You can also use it for non-SQL-related work, including the ability to import and model data from other data platforms. Если вы устанавливаете автономный сервер, исполняемый файл Python можно найти в следующем расположении: C:\Program Files\Microsoft SQL Server\140\PYTHON_SERVER.If you install a standalone server, you can find the Python executable at this location: C:\Program Files\Microsoft SQL Server\140\PYTHON_SERVER. Чтобы проверить установку, откройте записную книжку Jupyter, чтобы выполнять команды с помощью исполняемого файла Python.exe в этом расположении.To validate your installation, open a Jupyter notebook to run commands using the Python.exe at that location.

Часто используемые инструментыCommonly used tools

Независимо от того, являетесь ли вы разработчиком Python, который мало знаком с SQL, или разработчиком SQL, который мало знаком с Python и анализом данных в базе данных, для использования всех возможностей анализа баз данных вам потребуется как средство разработки Python, так и редактор запросов T-SQL, например SQL Server Management Studio (SSMS).Whether you are a Python developer new to SQL, or a SQL developer new to Python and in-database analytics, you will need both a Python development tool and a T-SQL query editor such as SQL Server Management Studio (SSMS) to exercise all of the capabilities of in-database analytics.

Для разработки на Python можно использовать приложение Jupyter Notebook, которое входит в дистрибутив Anaconda, устанавливаемый SQL Server.For Python development, you can use Jupyter Notebooks, which comes bundled in the Anaconda distribution installed by SQL Server. В этой статье объясняется, как запустить Jupyter Notebook, чтобы можно было выполнять код Python локально и удаленно на SQL Server.This article explains how to start Jupyter Notebooks so that you can run Python code locally and remotely on SQL Server.

Набор средств SSMS необходимо скачать отдельно. Он подходит для создания и выполнения хранимых процедур в SQL Server, в том числе процедур, содержащих код Python.SSMS is a separate download, useful for creating and running stored procedures on SQL Server, including those containing Python code. Практически любой код Python, написанный в Jupyter Notebook, можно внедрять в хранимые процедуры.Almost any Python code that you write in Jupyter Notebooks can be embedded in a stored procedure. Вы можете ознакомиться с другими пошаговыми руководствами, чтобы получить дополнительные сведения об SSMS и внедрении кода Python.You can step through other quickstarts to learn about SSMS and embedded Python.

1. Установка пакетов Python1 - Install Python packages

На локальных рабочих станциях должны быть установлены те же версии пакетов Python, что и в SQL Server, включая базовый дистрибутив Anaconda 4.2.0 с Python 3.5.2, а также пакеты Майкрософт.Local workstations must have the same Python package versions as those on SQL Server, including the base Anaconda 4.2.0 with Python 3.5.2 distribution, and Microsoft-specific packages.

Сценарий установки добавляет в клиент Python три библиотеки Майкрософт в клиент Python.An installation script adds three Microsoft-specific libraries to the Python client. Сценарий устанавливает библиотеку revoscalepy, используемую для определения объектов источника данных и контекста вычислений.The script installs revoscalepy, used for defining data source objects and the compute context. Он также устанавливает библиотеку microsoftml, предоставляющую алгоритмы машинного обучения.It installs microsoftml providing machine learning algorithms. Также устанавливается пакет azureml, однако этот пакет применяется к задачам внедрения, связанным с автономным контекстом Machine Learning Server (а не с контекстом экземпляра), и использование этого пакета для анализа баз данных может быть ограничено.The azureml package is also installed, but it applies to operationalization tasks associated with a standalone (non-instance) Machine Learning Server context and might be of limited use for in-database analytics.

  1. Скачайте сценарий установки.Download an installation script.

  2. Откройте окно PowerShell с повышенными правами администратора (щелкните правой кнопкой мыши Запуск от имени администратора).Open a PowerShell window with elevated administrator permissions (right-click Run as administrator).

  3. Перейдите в папку, в которую был скачан установщик, и запустите сценарий.Go to the folder in which you downloaded the installer and run the script. Добавьте аргумент командной строки -InstallFolder, чтобы указать расположение папки для библиотек.Add the -InstallFolder command-line argument to specify a folder location for the libraries. Пример:For example:

    cd {{download-directory}}
    .\Install-PyForMLS.ps1 -InstallFolder "C:\path-to-python-for-mls"
    

Если не указать папку установки, по умолчанию будет использована следующая папка: C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS.If you omit the install folder, the default is C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS.

Для выполнения установки требуется некоторое время.Installation takes some time to complete. Ход выполнения можно отслеживать в окне PowerShell.You can monitor progress in the PowerShell window. После завершения установки вы получите полный набор пакетов.When setup is finished, you have a complete set of packages.

Совет

Общие сведения о запуске программ Python в Windows см. в разделе Часто задаваемые вопросы по Python для Windows.We recommend the Python for Windows FAQ for general purppose information on running Python programs on Windows.

2. Обнаружение исполняемых файлов2 - Locate executables

Оставаясь в окне PowerShell, выведите список файлов в папке установки, чтобы убедиться, что файл Python.exe, сценарии и другие пакеты установлены.Still in PowerShell, list the contents of the installation folder to confirm that Python.exe, scripts, and other packages are installed.

  1. Введите cd \, чтобы перейти к корневому каталогу диска, а затем введите путь, указанный для -InstallFolder на предыдущем шаге.Enter cd \ to go to the root drive, and then enter the path you specified for -InstallFolder in the previous step. Если этот параметр не был указан во время установки, по умолчанию используется cd C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS.If you omitted this parameter during installation, the default is cd C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS.

  2. Введите dir *.exe, чтобы получить список исполняемых файлов.Enter dir *.exe to list the executables. Вы должны увидеть исполняемые файлы python.exe, pythonw.exe и uninstall-anaconda.exe.You should see python.exe, pythonw.exe, and uninstall-anaconda.exe.

    Список исполняемых файлов Python

В системах с несколькими версиями Python не забывайте использовать этот конкретный файл Python.exe, если необходимо загрузить revoscalepy и другие пакеты Майкрософт.On systems having multiple versions of Python, remember to use this particular Python.exe if you want to load revoscalepy and other Microsoft packages.

Примечание

Сценарий установки не изменяет переменную среды PATH на компьютере. Это означает, что новые интерпретаторы Python и модули, которые вы только что установили, не будут автоматически доступны для других инструментов.The installation script does not modify the PATH environment variable on your computer, which means that the new python interpreter and modules you just installed are not automatically available to other tools you might have. Справку по связыванию интерпретатора Python и библиотек с инструментами см. в разделе Установка интегрированной среды разработки.For help on linking the Python interpreter and libraries to tools, see Install an IDE.

3. Открытие Jupyter Notebook3 - Open Jupyter Notebooks

Приложение Jupyter Notebook входит в состав дистрибутива Anaconda.Anaconda includes Jupyter Notebooks. В качестве следующего шага создайте записную книжку и выполните какой-нибудь код Python, в котором используются только что установленные библиотеки.As a next step, create a notebook and run some Python code containing the libraries you just installed.

  1. В командной строке PowerShell, по-прежнему находясь в каталоге C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS, откройте приложение Jupyter Notebook из папки Scripts:At the Powershell prompt, still in the C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS directory, open Jupyter Notebooks from the Scripts folder:

    .\Scripts\jupyter-notebook
    

    Должна открыться записная книжка в браузере по умолчанию по адресу https://localhost:8889/tree.A notebook should open in your default browser at https://localhost:8889/tree.

    Другой способ запуска — дважды щелкнуть файл jupyter-notebook.exe.Another way to start is double-click jupyter-notebook.exe.

  2. Выберите Создать, а затем Python 3.Click New and then click Python 3.

    Записная книжка Jupyter с выбранными пунктами "Создать" > "Python 3"

  3. Введите и выполните команду import revoscalepy, чтобы загрузить одну из библиотек Майкрософт.Enter import revoscalepy and run the command to load one of the Microsoft-specific libraries.

  4. Введите и выполните команду print(revoscalepy.__version__), чтобы получить сведения о версии.Enter and run print(revoscalepy.__version__) to return the version information. Вы должны увидеть версию 9.2.1 или 9.3.0.You should see 9.2.1 or 9.3.0. Вы можете использовать любую из этих версий с библиотекой revoscalepy на сервере.You can use either of these versions with revoscalepy on the server.

  5. Введите более сложную последовательность инструкций.Enter a more complex series of statements. В этом примере формируется сводная статистика для локального набора данных с помощью метода rx_summary.This example generates summary statistics using rx_summary over a local data set. Другие функции получают расположение демонстрационных данных и создают объект источника данных для локального XDF-файла.Other functions get the location of the sample data and create a data source object for a local .xdf file.

    import os
    from revoscalepy import rx_summary
    from revoscalepy import RxXdfData
    from revoscalepy import RxOptions
    sample_data_path = RxOptions.get_option("sampleDataDir")
    print(sample_data_path)
    ds = RxXdfData(os.path.join(sample_data_path, "AirlineDemoSmall.xdf"))
    summary = rx_summary("ArrDelay+DayOfWeek", ds)
    print(summary)
    

На следующем снимке экрана показаны входные и выходные данные (выходные данные обрезаны для краткости).The following screenshot shows the input and a portion of the output, trimmed for brevity.

Записная книжка Jupyter с входными и выходными данными revoscalepy

4. Получение разрешений SQL4 - Get SQL permissions

Чтобы подключиться к экземпляру SQL Server для выполнения сценариев и передачи данных, необходимо иметь допустимое имя входа на сервере базы данных.To connect to an instance of SQL Server to run scripts and upload data, you must have a valid login on the database server. Можно использовать либо имя входа SQL, либо встроенную проверку подлинности Windows.You can use either a SQL login or integrated Windows authentication. Обычно рекомендуется использовать встроенную проверку подлинности Windows, но в некоторых случаях проще использовать имя входа SQL, особенно если сценарий содержит строки подключения к внешним данным.We generally recommend that you use Windows integrated authentication, but using the SQL login is simpler for some scenarios, particularly when your script contains connection strings to external data.

У учетной записи, используемой для выполнения кода, должно быть разрешение на чтение для баз данных, с которыми вы работаете, а также специальное разрешение EXECUTE ANY EXTERNAL SCRIPT.At a minimum, the account used to run code must have permission to read from the databases you are working with, plus the special permission EXECUTE ANY EXTERNAL SCRIPT. Большинству разработчиков также требуются разрешения на создание хранимых процедур и на запись данных в таблицы, содержащие данные обучения или данные оценки.Most developers also require permissions to create stored procedures, and to write data into tables containing training data or scored data.

Попросите администратора базы данных настроить следующие разрешения для учетной записи в базе данных, в которой используется Python:Ask the database administrator to configure the following permissions for your account, in the database where you use Python:

  • EXECUTE ANY EXTERNAL SCRIPT для запуска Python на сервере.EXECUTE ANY EXTERNAL SCRIPT to run Python on the server.
  • Привилегии db_datareader для выполнения запросов, используемых для обучения модели.db_datareader privileges to run the queries used for training the model.
  • db_datawriter для записи данных обучения и данных оценки.db_datawriter to write training data or scored data.
  • db_owner для создания таких объектов, как хранимые процедуры, таблицы и функции.db_owner to create objects such as stored procedures, tables, functions. Разрешение db_owner также потребуется для создания примеров баз данных и тестовых баз данных.You also need db_owner to create sample and test databases.

Если для кода требуются пакеты, которые по умолчанию не установлены в SQL Server, обратитесь к администратору базы данных, чтобы установить необходимые пакеты.If your code requires packages that are not installed by default with SQL Server, arrange with the database administrator to have the packages installed with the instance. SQL Server представляет собой защищенную среду, и существуют ограничения на места установки пакетов.SQL Server is a secured environment and there are restrictions on where packages can be installed. Нерегламентированная установка пакетов в составе вашего кода не рекомендуется, даже если у вас есть необходимые разрешения.Ad hoc installation of packages as part of your code is not recommended, even if you have rights. Также тщательно оцените влияние на безопасность сервера перед установкой новых пакетов в библиотеку сервера.Also, always carefully consider the security implications before installing new packages in the server library.

5. Создание тестовых данных5 - Create test data

Если у вас есть разрешения на создание базы данных на удаленном сервере, можно выполнить следующий код, чтобы создать демонстрационную базу данных "Ирисы Фишера", которая будет использоваться для выполнения оставшихся действий в этой статье.If you have permissions to create a database on the remote server, you can run the following code to create the Iris demo database used for the remaining steps in this article.

1. Удаленное создание базы данных irissql1 - Create the irissql database remotely

import pyodbc

# creating a new db to load Iris sample in
new_db_name = "irissql"
connection_string = "Driver=SQL Server;Server=localhost;Database={0};Trusted_Connection=Yes;" 
                        # you can also swap Trusted_Connection for UID={your username};PWD={your password}
cnxn = pyodbc.connect(connection_string.format("master"), autocommit=True)
cnxn.cursor().execute("IF EXISTS(SELECT * FROM sys.databases WHERE [name] = '{0}') DROP DATABASE {0}".format(new_db_name))
cnxn.cursor().execute("CREATE DATABASE " + new_db_name)
cnxn.close()

print("Database created")

2. Импорт примера "Ирисы Фишера" из SkLearn2 - Import Iris sample from SkLearn

from sklearn import datasets
import pandas as pd

# SkLearn has the Iris sample dataset built in to the package
iris = datasets.load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)

3. Использование API-интерфейсов Revoscalepy для создания таблицы и загрузки данных "Ирисы Фишера"3 - Use Revoscalepy APIs to create a table and load the Iris data

from revoscalepy import RxSqlServerData, rx_data_step

# Example of using RX APIs to load data into SQL table. You can also do this with pyodbc
table_ref = RxSqlServerData(connection_string=connection_string.format(new_db_name), table="iris_data")
rx_data_step(input_data = df, output_file = table_ref, overwrite = True)

print("New Table Created: Iris")
print("Sklearn Iris sample loaded into Iris table")

6. Проверка удаленного подключения6 - Test remote connection

Перед выполнением следующего шага убедитесь, что у вас есть разрешения на экземпляр SQL Server и строка подключения к демонстрационной базе данных "Ирисы Фишера".Before trying this next step, make sure you have permissions on the SQL Server instance and a connection string to the Iris sample database. Если база данных не существует и у вас есть необходимые разрешения, можно создать базу данных, используя следующие встроенные инструкции.If the database doesn't exist and you have sufficient permissions, you can create a database using these inline instructions.

Замените значения параметров в строке подключения на соответствующие значения параметров для вашей среды.Replace the connection string with valid values. В примере кода используется строка подключения "Driver=SQL Server;Server=localhost;Database=irissql;Trusted_Connection=Yes;", но в вашем коде необходимо указать удаленный сервер, возможно, с именем экземпляра и параметр учетных данных, который сопоставляется с именем входа пользователя базы данных.The sample code uses "Driver=SQL Server;Server=localhost;Database=irissql;Trusted_Connection=Yes;" but your code should specify a remote server, possibly with an instance name, and a credential option that maps to database user login.

Определение функцииDefine a function

В следующем коде определяется функция, которая будет отправлена на сервер SQL Server на более позднем шаге.The following code defines a function that you will send to SQL Server in a later step. При выполнении этого кода он использует данные и библиотеки (revoscalepy, pandas, matplotlib) на удаленном сервере для создания точечных диаграмм для набора данных "Ирисы Фишера".When executed, it uses data and libraries (revoscalepy, pandas, matplotlib) on the remote server to create scatter plots of the iris data set. Этот код возвращает байтовый поток из файла PNG обратно в Jupyter Notebook для отображения в браузере.It returns the bytestream of the .png back to Jupyter Notebooks to render in the browser.

def send_this_func_to_sql():
    from revoscalepy import RxSqlServerData, rx_import
    from pandas.tools.plotting import scatter_matrix
    import matplotlib.pyplot as plt
    import io
    
    # remember the scope of the variables in this func are within our SQL Server Python Runtime
    connection_string = "Driver=SQL Server;Server=localhost;Database=irissql;Trusted_Connection=Yes;"
    
    # specify a query and load into pandas dataframe df
    sql_query = RxSqlServerData(connection_string=connection_string, sql_query = "select * from iris_data")
    df = rx_import(sql_query)
    
    scatter_matrix(df)
    
    # return bytestream of image created by scatter_matrix
    buf = io.BytesIO()
    plt.savefig(buf, format="png")
    buf.seek(0)
    
    return buf.getvalue()

Отправка функции в SQL ServerSend the function to SQL Server

В этом примере создается удаленный контекст вычислений, и выполнение функции отправляется на сервер SQL Server с помощью rx_exec.In this example, create the remote compute context and then send the execution of the function to SQL Server with rx_exec. Функция rx_exec удобна, так как она принимает контекст вычислений в качестве аргумента.The rx_exec function is useful because it accepts a compute context as an argument. Любая функция, которую требуется выполнить удаленно, должна принимать контекст вычислений в качестве аргумента.Any function that you want to execute remotely must have a compute context argument. Некоторые функции, например rx_lin_mod, поддерживают этот аргумент напрямую.Some functions, such as rx_lin_mod support this argument directly. Для операций, которые не принимают этот аргумент, можно использовать rx_exec для доставки кода в удаленный контекст вычислений.For operations that don't, you can use rx_exec to deliver your code in a remote compute context.

В этом примере необработанные данные из SQL Server в Jupyter Notebook не передаются.In this example, no raw data had to be transferred from SQL Server to the Jupyter Notebook. Все вычисления выполняются в базе данных "Ирисы Фишера", и клиенту возвращается только файл изображения.All computations occur within the Iris database and only the image file is returned to the client.

from IPython import display
import matplotlib.pyplot as plt 
from revoscalepy import RxInSqlServer, rx_exec

# create a remote compute context with connection to SQL Server
sql_compute_context = RxInSqlServer(connection_string=connection_string.format(new_db_name))

# use rx_exec to send the function execution to SQL Server
image = rx_exec(send_this_func_to_sql, compute_context=sql_compute_context)[0]

# only an image was returned to my jupyter client. All data remained secure and was manipulated in my db.
display.Image(data=image)

На следующем снимке экрана показаны входные данные и выходные данные в виде точечной диаграммы.The following screenshot shows the input and scatter plot output.

Записная книжка Jupyter с выходными данными в виде точечной диаграммы

7. Запуск Python7 - Start Python from tools

Поскольку разработчики часто работают с несколькими версиями Python, программа установки не добавляет путь к Python в переменную PATH.Because developers frequently work with multiple versions of Python, setup does not add Python to your PATH. Чтобы использовать исполняемый файл и библиотеки Python, установленные программой установки, свяжите интегрированную среду разработки с файлом Python.exe по пути, по которому также находятся библиотеки revoscalepy и microsoftml.To use the Python executable and libraries installed by setup, link your IDE to Python.exe at the path that also provides revoscalepy and microsoftml.

Командная строкаCommand line

При запуске файла Python.exe из папки C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS (или из любого другого расположения, указанного при установке клиентской библиотеки Python) у вас есть доступ ко всему дистрибутиву Anaconda и к модулям Python Майкрософт revoscalepy и microsoftml.When you run Python.exe from C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS (or whatever location you specified for the Python client library installation), you have access to the full Anaconda distribution plus the Microsoft Python modules, revoscalepy and microsoftml.

  1. Перейдите в папку C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS и дважды щелкните файл Python.exe.Go to C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS and double-click Python.exe.
  2. Откройте интерактивную справку: help().Open interactive help: help()
  3. Введите имя модуля в командной строке справки: help> revoscalepy.Type the name of a module at the help prompt: help> revoscalepy. Справка возвращает имя, содержимое пакета, версию и расположение файла.Help returns the name, package contents, version, and file location.
  4. Получите сведения о версии и пакете в командной строке help> : revoscalepy.Return version and package information at the help> prompt: revoscalepy. Нажмите клавишу ВВОД несколько раз, чтобы выйти из справки.Press Enter a few times to exit help.
  5. Импортируйте модуль: import revoscalepy.Import a module: import revoscalepy

Jupyter NotebookJupyter Notebooks

В этой статье для демонстрации вызовов функций revoscalepy используется встроенное приложение Jupyter Notebook.This article uses built-in Jupyter Notebooks to demonstrate function calls to revoscalepy. Если вы не знакомы с этим средством, на следующем снимке экрана показаны его компоненты и механизм их работы.If you are new to this tool, the following screenshot illustrates how the pieces fit together and why it all "just works".

Родительская папка C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS содержит дистрибутив Anaconda и пакеты Майкрософт.The parent folder C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS contains Anaconda plus the Microsoft packages. Приложение Jupyter Notebook включено в состав дистрибутива Anaconda (оно находится в папке Scripts), и исполняемые файлы Python регистрируются с помощью Jupyter Notebook.Jupyter Notebooks is included in Anaconda, under the Scripts folder, and the Python executables are auto-registered with Jupyter Notebooks. Пакеты в каталоге site-packages можно импортировать в записную книжку. К этим пакетам относятся три пакета Майкрософт, которые используются для обработки и анализа данных и машинного обучения.Packages found under site-packages can be imported into a notebook, including the three Microsoft packages used for data science and machine learning.

Исполняемые файлы и библиотеки

При использовании другой интегрированной среды разработки необходимо связать исполняемые файлы и библиотеки функций Python с вашим инструментом.If you are using another IDE, you will need to link the Python executables and function libraries to your tool. В следующих разделах приводятся инструкции по часто используемым инструментам.The following sections provide instructions for commonly used tools.

Visual StudioVisual Studio

Если вы используете Python в Visual Studio, воспользуйтесь следующими параметрами конфигурации, чтобы создать среду Python, включающую пакеты Python Майкрософт.If you have Python in Visual Studio, use the following configuration options to create a Python environment that includes the Microsoft Python packages.

Параметр конфигурацииConfiguration setting valuevalue
Путь префиксаPrefix path C:\Program Files\Microsoft\PyForMLSC:\Program Files\Microsoft\PyForMLS
Путь к интерпретаторуInterpreter path C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS\python.exeC:\Program Files\Microsoft\PyForMLS\python.exe
Оконный интерпретаторWindowed interpreter C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS\pythonw.exeC:\Program Files\Microsoft\PyForMLS\pythonw.exe

Сведения о настройке среды Python см. в разделе Управление средами Python в Visual Studio.For help configuring a Python environment, see Managing Python environments in Visual Studio.

PyCharmPyCharm

В PyCharm задайте в качестве интерпретатора исполняемый файл Python, установленный Machine Learning Server.In PyCharm, set the interpreter to the Python executable installed by Machine Learning Server.

  1. В новом проекте в окне "Параметры" щелкните Добавить локальный путь.In a new project, in Settings, click Add Local.

  2. Введите C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS\.Enter C:\Program Files\Microsoft\PyForMLS\.

Теперь можно импортировать модули revoscalepy, microsoftml или azureml.You can now import revoscalepy, microsoftml, or azureml modules. Также можно открыть интерактивное окно, выбрав Инструменты > Консоль Python.You can also choose Tools > Python Console to open an interactive window.

Дальнейшие действияNext steps

Теперь, когда у вас есть инструменты и рабочее подключение к SQL Server, вы можете расширить свои навыки, выполнив краткие пошаговые руководства Python в SQL Server Management Studio (SSMS).Now that you have tools and a working connection to SQL Server, expand your skills by running through the Python quickstarts using SQL Server Management Studio (SSMS).