背景和目的
如果您使用的是Business Objects 4.2 SP3或更高版本，您可以选择使用CMS数据访问驱动程序来查询元数据。但是，如果您运行的是较旧版本的平台，那么您最好使用AdminTools来轻松查询元数据。
不幸的是，AdminTools的输出不适用于可扩展的报告，因此如果不采取其他步骤，联通物联网，该应用程序的实用性将局限于一次只查看少数记录。虽然元数据也通过Business Objects SDK公开，但3.X环境中的缺点是，您还需要配置Eclipse、Tomcat并滚动一些自己的Java代码来获取相同的信息，所有这些信息都可能相当复杂。
本指南将向您展示如何使用SDK使用AdminTools数据的输出并利用Python将其转换为更易于理解的报告格式。
前提条件和安装
一些Python的背景知识将是有益的，尽管本指南不需要它。为了使事情尽可能简单，物联网技术应用，您应该下载python3.4或更高版本，因为它将包含pip工具来帮助安装和维护所需的包。您可以使用较旧版本的Python并单独安装pip，但指导您完成该过程超出了本文的范围。
安装Python后，您将需要下载GitHub上提供的BOATParser包。如果安装了Git，则可以通过"Git clone"克隆存储库git@github.com：威莱德/船工.git–否则只需下载包并解压缩。
使用命令行，导航到这些文件所在的目录。您首先需要通过运行以下命令来构建一个源发行版。
这将创建一个包含可安装文件的子文件夹"dist"。接下来，您将使用pip安装包，如下所示，将VERSION\u NUM替换为您下载的解析器的任何版本。Pip将负责为您安装所有相关软件包。
使用BOATParser
安装所有软件包后，第一步是在Business Objects环境中运行适当的AdminTools查询（有关如何执行此操作的良好指南，请参阅Business Objects Query Builder–Basics blog entry on SDN）。
执行所需查询后，输出应类似于以下屏幕截图：
此时需要将输出本地保存到文件系统。这取决于您使用的浏览器，但通常情况下，您应该能够执行"文件">"另存为"操作，并且只将页面源/HTML保存到您的计算机中。
使用命令行，导航到保存AdminTools查询输出的目录。打开一个交互式pythonshell（通常您可以通过在命令行中键入"Python"来实现，假设Python安装在您的路径上）。交互会话启动后，从先前安装的BOATParser包导入BOAdminToolsParser类，你也可以调用"help（bp）"来查看BOAdminToolsParser提供的方法和docstring。
在上面的屏幕截图中，你会注意到BOAdminToolsParser类提供了一个"frame\u from\u file"方法。这是实例化对象后应该调用的第一个方法，它提供文件的位置作为参数。在下面的截图中，我们正在阅读"测试.html文件并将其分配给"df"变量–确保替换测试.html"frame\u from\u file"方法返回一个DataFrame–一个包含AdminTools查询输出的表格结构。要看到这一点，请继续运行数据框的"head"方法。
AdminTools输出的每个报表都映射到一个唯一的行，每个属性都映射到一个列和值。对于包含子表的属性（如我们示例中的SI\u PATH），返回的值将是一个字典，其中包含该子表中每个条目的键/值对。
帮助屏幕截图中调用的另一个方法是"expand\u paths"。如果提供了一个包含SI\u PATH和SI\u NAME列的数据帧，这将返回一系列规范化的文件夹路径可以帮助您更容易地识别内容存储在存储库中的位置。下面我们将它映射到数据帧中名为"expanded\u path"的列，学生云服务器，海淘返利，尽管您可以选择您想要的列名。
最后一步是将您的数据导出到CSV。
打开您的CSV文件，您将看到从AdminTools中提取的所有信息，但是，在一个更好的格式，可以共享和更容易分析的其他人在您的组织内。
建议进一步阅读
虽然这篇文档已经向您展示了将AdminTools输出转换为更可报告的CSV格式的基础知识，您可能会发现价值在深入研究Python，特别是pandas包。Pandas提供了大量实用工具来分析和转换数据，特别是允许类似SQL的连接。如果您对AdminTools运行多个查询以检查各种类型的对象（例如：一个查询用于拉取universe，另一个查询用于拉取报表），您可以使用BOATParser创建两个不同的数据帧，并在Python脚本中直接将它们合并在一起，而不必导出到其他工具，如Excel，并从那里执行查找。熊猫还支持csv以外的其他输出格式（excel、html、文本等…）
结束语
我希望你发现这篇博文很有价值。如果您在使用BOATParser时遇到任何错误，spark大数据，请务必在GitHub上将其作为问题打开，以便解决问题。如果您是Python开发人员，那么合并请求是受欢迎的。
