KPI Python

Integração perfeita entre KPI e Python

Este é o agente KPI Python necessário para que o KPI se comunique com o Python instalado em qualquer máquina.

O KPI utilizará o motor do Python que esteja rodando na máquina do usuário ou diretamente no servidor.

Sistema KPI Python

Não é necessário nenhuma configuração.

Todas as regras deverão ser criadas diretamente no KPI Config.

1.0.0.2

• 15/09/2023

  • Ajuste de saída de erros para o KPI Config

1.0.0.1

• 27/08/2023

  • Ajustado rotina de tratamento de erros.

Exemplo

1. Criar a conexão com a estância KPI Python.

2. Criar a regra no KPI utilizando a conexão, exemplos:

SQL Server

import KPI 
import pyodbc 
import pandas as pd

# Configuração da conexão
# Substitua com suas informações de conexão
conn = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=host;DATABASE=database;UID=user;PWD=password')

# Exemplo de consulta
sql = "SELECT CODCLI, NOMCLI FROM E085CLI"; 

# Popular dados no dataframe KPI
# utilize a variável reservada df_KPI para trabalhar com o KPI.dataframe
df_KPI = pd.read_sql(sql,conn)

# Formar retorno interpretado pelo KPI
KPI.dataframe(df_KPI)

# Fechar conexão
conn.close()

Oracle

import KPI
import cx_Oracle
import pandas as pd

# Configuração da conexão
# Substitua com suas informações de conexão
dsn_tns = cx_Oracle.makedsn('host', '1521', 'ORCL') 
conn = cx_Oracle.connect(user='user', password='password', dsn=dsn_tns)

# Exemplo de consulta
sql = "SELECT CODEMP, CODFIL, NUMPED FROM E120PED WHERE NUMPED = 123"

# Popular dados no dataframe KPI
# utilize a variável reservada df_KPI para trabalhar com o KPI.dataframe
df_KPI = pd.read_sql(sql,conn)

# Formar retorno interpretado pelo KPI
KPI.dataframe(df_KPI)

# Feche a conexão
conn.close()

Excel

import KPI
import pandas as pd

path_arquivo_teste = r"C:\Exemplo.xlsx"

# Popular dados no dataframe KPI
# utilize a variável reservada d
df_KPI = pd.read_excel(path_arquivo_teste)

# Formar retorno interpretado pelo KPI
KPI.dataframe(df_KPI)