本章简要介绍如何在Windows环境上单独部署Python节点。

Python节点主要用于机器学习的DBSACN算法和自定义模块的Python脚本扩展。如果没有用到这两个功能模块，可以不用部署Python节点。

一、安装前准备

1、先确认本机有没有安装Anaconda其他版本或Python的运行环境，如果有则要先将其卸载。

cmd命令界面中查看python
python --version

2、安装介质：(向Smartbi官方获取或自行去Anaconda3官网获取对应的版本）

Anaconda3-2019.10-Windows-x86_64.exe

plugin_win.zip

二、安装python计算节点

备注：本篇中仅针对64位win10系统，其他版本的windows操作系统自行安装部署，但需要python版本一致。

1、安装python exe包

右键以管理员身份运行python-3.9.13-amd64.exe。

将路径添加到环境变量中并选择自定义安装。

选择需要安装的插件，默认全选上，点击下一步

选择填写自定义安装目录并点击安装(安装目录自定义)，安装过程需要等待一段时间。

安装完成界面如下图所示，即可关闭界面。

2、安装额外插件包

解压win_plugin.zip插件包后，得到以下文件

并使用cmd命令行切换到该解压目录下。

在当前目录下，地址栏输入cmd，并按回车，从当前目录下打开cmd窗口

使用pip命令离线安装额外插件包

pip install --no-index --find-links=./plugin/ -r requirements.txt

出现以下界面即代表离线安装额外插件包成功

3、验证安装的python版本

python -V

pip版本验证

pip -V

pip查看安装插件列表

pip list

python安装完成。

四、部署挖掘引擎

在图形化部署时在勾选 Smartbi自助ETL/数据挖掘执行引擎和Smartbi数据挖掘服务引擎

若在此处无勾选，则可参考：Windows 部署挖掘引擎 进行部署。

五、启动python代理器

启动Anaconda之前要保证挖掘引擎已经完成启动。

1、以文本编辑打开启动脚本文件(agent-daemon-start.bat)并设置JAVA_HOME(修改成自己的jdk目录)

2、cmd命令行下运行启动脚本 agent-daemon-start.bat

六、测试python节点

1、打开数据挖掘–新建实验

2、拖拽“示例数据源”，选择数据源 - 保存 - 运行 - 运行成功–保存

3、拖拽PYTHON脚本，与示例数据源连线，点击运行，如果显示运行成功则表示Python计算节点正常