說起高考，近幾年越來越多的考生選擇報考計算機專業，即使沒能報考相關專業，也會積極去學習相關知識和編程技能，比如最近在大學生中，就掀起了“Python學習熱”。的確，作為目前應用最為廣泛的編程語言之一，在大數據挖掘分析領域中，Python語言也廣受數據分析師的歡迎。

隨著數據挖掘分析在企業業務層面的深度應用，我們會發現，在實際業務場景中，數據分析工作已經逐漸分為2個層次；較為流程化但與業務深度結合的數據分析工作，會更傾向于讓業務人員通過專業分析工具進行自主探索分析，比如我們的Tempo大數據分析平臺，就可以通過拖拽式、智能化的簡便操作，幫助業務人員快速上手數據分析工作，快速將業務數據價值變現。

而針對一些更加細致、專業化的建模分析需求，其實還是通過代碼的方式去實現會更加高效靈活。Tempo大數據分析平臺正是考慮到廣大專業數據分析人員的實際需求，專門開發了【擴展編程】這一功能模塊，讓自定義編程和平臺中已有的節點結合使用，快速提高數據分析工作效率！

為了讓廣大數據分析師在Tempo平臺中，既可以通過編程實現更加靈活的建模，也能避免原生Python編程的一些使用局限，我們還通過廣泛的用戶調研，在【擴展編程】模塊設計了3個提高Python編程易用性的小功能，下面我們一起來看看這三個功能都具體解決了哪些問題~

Python編程的三大操作痛點

1、Python洞察不直觀 、分析結果可讀性低

我們常說“一圖勝千言”，對于數據分析工作來說更是如此。分析結果最終還是要直接賦能實際業務，由于Python代碼行的形式讓分析結果可讀性極低，分析人員無法快速實現對數據的直觀探索分析，導致整體工作效率的降低。

2、Python調試分析難，校驗調試流程多，反復折騰易出錯

調試和分析是Python開發中非常重要的環節，但代碼校驗報錯結果難查看的問題，讓很多數據分析人員大傷腦筋。

尤其是現在很多企業數據分析項目是在自己的數據平臺中進行的，分析人員只能把平臺中的代碼復制到第三方平臺中進行校驗，調試好后再粘貼回平臺中運行，非常麻煩。

3、Python運行總“缺包”，寫碼大半天，報錯一瞬間

在一般的企業數據分析項目中，預先有可能會設置有多套Python環境，版本并不統一。這就會導致分析人員常常并不清楚自己當前使用的到底是哪一套Python環境，在編碼時引用的Python包，在不同的Python環境上運行很有可能會出現缺失，引起代碼執行報錯，而且這種錯誤信息并不好排查，一旦報錯只能從頭再來，讓程序員們白白做了無用功。

以往專業數據分析人員遇到以上問題，只能選擇用更多的時間和精力去修復bug，那么在我們的Tempo大數據分析平臺之中，又是如何解決這些問題，讓Python編程的應用更簡便、更高效、更適應企業實際需求呢？

下面小T為大家介紹3個Tempo-擴展編程模塊中的實用小功能：

1?圖形化洞察，快速探索數據價值

針對傳統編碼數據分析方式難以直觀展示數據分析結果的缺點，Tempo大數據分析平臺——擴展編程模塊特別支持在代碼區域設置通過matplotlib/seabron等圖形方法實現節點洞察，校驗通過后，就可以直接在洞察區域中查看繪制的圖形，比如：折線圖、直方圖、條形圖、餅圖等。

以后業務部門簡單的可視化分析需求就可以直接在建模挖掘分析的同時快速產出，立等可取，無需再周轉其他可視化分析工具，大大提高的數據價值變現的效率。

2?控制臺，讓調試分析更便捷

針對傳統Python編程調試報錯信息不好查看的問題， Tempo大數據分析平臺—擴展編程模塊中的控制臺功能，可以直接在指定區域中顯示錯誤信息和代碼中需要print的部分，便于使用者快速發現問題，立即調整代碼。

圖：代碼區

圖：控制臺

除了幫助專業數據分析人員提高工作效率，控制臺中的【示例】小模塊還內置了常用的參考代碼，可以幫助一些不太能熟練應用Python編程語言的小白用戶，通過復用或小部分修改邏輯代碼的方式，也能快速完成數據邏輯處理工作。用好這個功能，團隊內部的技能培訓也能更有章法了呢！

3?快速查詢Python環境和包版本，事前預防，再也不怕“丟包缺包”

Python編程最怕丟包缺包問題，在Tempo大數據分析平臺中，我們內置了Python環境版本和包版本的信息查詢組件，分析人員在編碼之前，可以預先查詢一下當前的Python環境版本和包版本，如果發現有缺包就可以在編碼工作開始之前補充安裝，把“丟包缺包”造成的代碼報錯風險降到最低。