背景：工程实际当中涉及到复杂的算法逻辑，一般需要IT人员通过编写代码来实现（例如Python脚本代码）。业务人员有可能需要复用这些代码，实现同样的计算功能，但由于他们对编程并不熟悉，无法直接加以应用。这就产生一个需求，需要将Python脚本代码里面的计算逻辑，转化为他们熟悉的工具和技能体系。这里介绍了一种借助KNIME的实现方式，使用工作流将python脚本代码转化为Excel计算公式，自动生成同一功能的Excel工具，然后交给业务人员使用。在基本功能的基础上，业务人员可以进行局部调整和功能拓展，发挥他们的经验，有效地形成组织层面的革新，提高人与人，人与机器的协同能力。

方案：简要阐述一下思路，首先，使用KNIME的数据源加载节点（对接Excel文件，txt文本文件，xml，json，py格式文件，数据库等等的节点）读取脚本代码，其中包含了具体业务的算法逻辑。其次，对这样的代码，比如python代码，进行文本处理，获取参数名字，公式体系等等信息；其中，公式体系需要通过文本替换，将其中具体的参数名，改变为Excel坐标位置，从而将python代码转换为Excel公式形式。再次，构思Excel工具模板的样式，确定前面更新后的文本信息的具体坐标位置，新建Excel文件及工作簿，通过xlwt python库将对应的文本信息、公式信息等写入到Excel模板当中。最后，将这样的模板工具，交付业务人员使用，便于拓展功能，进行各类分析、统计、绘图。

本例（视频介绍请移步B站，搜索Up：“星汉长空”，视频：KNIME案例(275)生成Excel工具）：

步骤1. 使用KNIME的数据源加载节点（对接Excel文件，txt文本文件，xml，json，py格式文件，数据库等等的节点）读取脚本代码，其中包含了具体业务的算法逻辑。这里是使用了Table Creator节点，模拟输入了一些算法逻辑，是计算球体的公式体系。已知球体的半径和密度，计算球体的直径、周长、体积、重量等等参数。

步骤2. 在KNIME中拖入Cell Splitter节点，对步骤1中读取的python代码进行处理，以“=”分割（公式中一般是以“=”定义赋值表达式），将公式分为“参数名”和“公式内容”两部分。使用Column Expressions节点，对参数名、公式系统的文本加以处理，并生成其对应的Excel坐标参数，比如“A1”，“B1”，将来这些坐标参数信息将指导我们在Excel模板工具内填写相应的内容。

步骤3. 使用Java Snippet和String Manipulation（字符串处理）节点，对python代码加以处理，将其中字典型参数信息替换为坐标位置信息。将Python中的数学函数符号、运算符号等等文本，替换为Excel公式中使用的相应的VBA格式文本。

步骤4（额外分支方案）. 在KNIME当中，有一个AF Utilities插件，其中有一个Evaluate Excel Formula节点。将步骤3获取的Excel形式的公式以及原始表格数据合并起来，一起输入到该节点当中，就可以直接在KNIME里计算出相应的结果。

步骤5. 将公式内容，参数名所对应的坐标位置信息（如“A1”，“B1”），通过连接Expand Well Position节点，转变为相应的行列编号对（如（1,1），（2,1）），这在下一个步骤，我们使用xlwt python库往Excel模板工具里写信息，将起到极大的辅助作用。

步骤6. 使用工作簿的write函数，通过行列编号对，往Excel模板工具中写入文本信息；同时借助xlwt.Formula，可以写入公式。这样就自动化地依据python代码生成了相应的Excel工具。最后，将Excel工具交付给业务人员使用，他们可以在Excel环境下进一步发挥。

解释1. 何为KNIME？KNIME数据分析平台是一款强大开源的数据挖掘软件平台，可以固化数据处理的流程，在人与人，人与机器之间进行传递。

解释2. 当一切流程固化以后，IT人员貌似就没有什么工作可做了，是不是这样呢？实则不然，实际的需求是千变万化、异常复杂的，业务逻辑的计算逻辑主要由业务人员完成，但也需要IT人员的协助，有些复杂的计算，库的调用，还是需要IT人员参与的，他们之间的协作关系会变得更加紧密。同时，工作流也不是一成不变的，当需求发生变更的时候，工作流的搭建，工作流功能的拓展，都需要IT人员帮助，他们可以把时间和精力发挥到更能有效产生价值的领域当中去。人员之间，人与机器之间的联系更加紧密，解决需求的效率将大大提升。

K NIM E Python 集成（主要版本2）-已弃用 K NIM E Jython集成 K NIM E Python 集成（主要版本2和3）是当前的默认 Python 集成，提供了节点连接到节点浏览器“脚本”类别中的 python 2和 python 3的节点。 数据传输基于 使用 Eclipse扩展点机制的可插入组件。 当前，可以 使用 三种不同的（反）序列化模块（下面进一步说明），它们提供了更高的内存效率和处理时间效率的数据传输。 旧的K NIM E Python 集成（主要版本2）已过时，将不再积极 开发 。 “ K NIM E Jython集成”包括三个Snippet节点，这些节点提供了在K NIM E中 使用 Jython的功能。 K NIM E Python 集成（主要版本2和3） 包含的项目 org.k nim e.features. python 2 ：包含 Python 数据分析环境 数据分析领域有很多可选方案，例如SPSS傻瓜式分析 工具 ，SAS专业性商业分析 工具 ，R和 python 这类需要 代码 编程类的 工具 。个人选择是 python 这类，包括pandas，numpy，matplotlib，sklearn，keras。基于jupyter或者zeppelin作为编程界面，可以用 python 开发 出比较清爽的数据分析报告。 总体来说，jupyter notebo... 样本总数：3447个特征变量（所在岛屿，嘴巴长度，嘴巴深度，脚蹼长度，身体体积，性别以及年龄）一个目标分类变量（三种企鹅类别：Adélie, Chinstrap, Gentoo）部分样本含有缺失值 NA。 本文介绍安装与 K NIM E 分析平台一起 使用 的 K NIM E Python 集成。如下图 K NIM E Python 集成 使用 了与K NIM E分析平台一起安装的现有 Python 。由于K NIM E Python 集成依赖于某些 Python 包，因此 Python 安装需要安装这些包。 一、安装K NIM E Python Integration 二、安装Anaconda。它用于管理 Python 环境 三、 配置 K NIM E Python 集成 一、安装K NIM E Python Integration. K NIM E Analytics Platform是开源的。下载链接：https://www.k nim e.com/downloads 详细安装步骤 链接：https://blog.csdn.net/dilifish/article/details/103514503 工作台介绍 k nim e 大数据 K nim e（K是无声的，因此发音为nīm ）是一个高度评价的数据分析平台，具有广泛的适用性，并且与其他产品（例如与数据库， 语言 ，机器学习框架和深度学习框架）进行了许多集成。 K nim e的理念是包容性，并“融合”您要 使用 的任何软件和数据源。 该平台的探索，模型构建，可视化，报告和 开发 部分以及社区扩展都是开源的。 提供协作，自动化，管理和部署功能的K nim e Server和合... 接下来，我们可以 使用 Python 中的xlwt库来创建一个新的 Excel 文件并写入数据。为了将数据写入 Excel 文件，我们需要先创建一个工作簿对象（Workbook），然后向其中添加一个工作表对象（Worksheet）。在上面的 代码 中，我们 使用 xlwt库创建了一个新的 Excel 文件，并在其中添加了一个名为“Sheet1”的工作表。下面我们将用 Python 代码 来实现将文本文件中的内容转换成 Excel 文件的功能。首先，我们需要 使用 Python 中的open()函数打开一个文本文件，并读取其中的内容。 大家好，我是小z，也可以叫我阿粥~面向 Excel 数据处理自动化的脚本编程，目前主要有VBA和 Python 两种 语言 可供选择。从上世纪90年代到目前，VBA一直是 Excel 脚本编程的主要 工具 。VBA 语言 具有简单易学、功能强大的特点，在长达几十年的时间里为提高 Excel 工作效率作出了贡献，也积累了海量的 代码 和学习资料。在这段时间里，Basic 语言 也一直是国内中学到大学教学首选的计算机 语言 。随着网络时代的...