在本文中，淘客返利app，我将讨论如何使用hdbcli将Python应用程序连接到hanaxsa。我还将包括什么是先决条件得到环境设置，并将演示端到端的执行步骤使用屏幕截图。一些关于Python的知识将是很好的，但不是必需的，大数据怎么学，因为随着我们的进一步发展，我将详细解释一切。

至于系统设置，云呢拿，我将使用在openSUSE12 Linux机器上运行的SAP HANA Enterprise edition。使用Windows系统连接以通过CLI访问HANA XSA。所有的步骤都可以使用SAP-HANA-Express-Edition完成，下载信息在这个链接中提供https://www.sap.com/cmp/td/sap-hana-express-edition.html如果有任何问题，淘客链接，你可以随时看看这个博客，遵循正确的安装方法。对于Python，我将使用Jupyter笔记本，它可以从Ananconda发行版获得。所有的安装都在Windows上，当然你也可以使用Linux系统。

Python运行时应该安装在XSA系统上。不像节点.js而Java、XSA只附带python的构建包。要安装运行时，可以查看此博客。SAP Web IDE不提供Python开发环境，因此您可以使用任何外部代码编辑器（如spyder、jupyter）。

一旦Python runtime成功安装在XSA上，您可以使用xs命令进行检查。

为了连接到应用程序，您需要在XSA中创建服务。这些服务将自身绑定到应用程序，并有助于实现需求。我将使用用户提供的服务通过Python脚本连接并执行表上的SQL查询。执行结果将给出获取的数据，这些数据将确认连接成功。

要创建用户提供的服务，请使用CLI中的xs命令。

服务名称可以是任何自定义名称，参数应根据XSA系统。例如，host和port，它是XSA系统及其使用的端口的名称。Dbname、username和password是数据库和用户凭证的详细信息。

执行create user-provided service命令后，您可以检查是否创建了服务。

在这一步中，您可以在中使用用户提供的服务清单.yml文件。通过此服务，Python应用程序可以对数据库进行身份验证和访问。为了开始创建，首先需要为应用程序分配一个目录。在同一位置创建下列文件夹和文件：

打开清单.yml定义不同属性的值要求.txt将包含脚本和运行时.txt将有python运行时的详细信息。

在定义python库要求之后，您还应该将包包含在供应商文件夹中。原因是在部署期间，在实时环境中，系统将无法进行网络调用以下载Python库。因此，供应商文件夹应包含符合要求.txt文件。您可以通过运行pip下载命令来实现这一点。

您需要确保软件包与运行XSA系统的平台兼容。因此，如果是在Linux上，请确保只获取Linux操作系统的软件包。这可以通过向pip download命令添加另一个参数来完成。

供应商文件夹将包含操作系统级和体系结构级（i686）兼容的所有必需软件包。

一旦您用各种文件和文件夹定义了应用程序体系结构。让我们继续创建一个Python应用程序，它利用hdbcli包和用户提供的服务来连接和执行SQL查询。

打开前面步骤中创建的.py文件。首先。确保所需的库存在于要求.txt文件及其版本详细信息。现在需要将包下载到供应商文件夹中。在部署期间，XSA将尝试在供应商目录中查找库，并使用.whl文件进行安装。

导入Python文件中的包。

使用cfenv获取用户提供服务（UPS）的环境详细信息。之前你对清单.yml通过提供-services属性值。在Python中，我们可以通过调用get\u服务函数来使用它。

在部署时，因为我们已经使用将服务绑定到应用程序清单.yml, python函数将获取所提供的UPS的详细信息并创建连接。

您现在可以定义一个新函数并使用hdbcli库中的dbapi获取连接详细信息。

一旦您为连接创建了一个游标，您就可以执行任何SQL查询并从XSA容器中获取数据。

在编写python代码之后，现在需要将整个应用程序部署到XSA。我将使用CLI登录并推送应用程序。

提供XSA系统的API\ URL和凭据。一旦您成功登录，它将显示屏幕。

下一步是部署您创建的应用程序。使用带有path参数的xspush命令并部署整个应用程序。如果部署成功，它将显示成功状态，并在转移期间绑定到应用程序的URL。

您可以使用该URL在浏览器中查看应用程序的输出。

太好了！现在，您已经成功地在外部IDE中创建了一个Python应用程序，企业信息软件，并使用命令行界面将其部署在saphanaxsa上。但是，如果您在以下步骤中遇到任何问题，或者遇到任何相关错误，请随时发表评论。我非常乐意提供相关细节。

关于Python库兼容性（Linux）和使用代码下推方法执行ML模型的过程，没有什么问题。我会在我的下一个博客里尝试报道它们。