kylin，调用API创建模型，python代码示例

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小滴

10月31日发表在 AI大模型图文创作平台阅读 478 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

在使用 Python 调用 Apache Kylin 的 REST API 之前，你需要安装 requests 库，如果你的环境中没有这个库，可以使用 pip 来安装。

以下是一个使用 Python 和 requests 库调用 Apache Kylin REST API 创建模型的示例：

import requests  
import json  
# 定义Kylin的REST Server地址和登录信息  
kylin_url = "http://localhost:7070/kylin/api"  
username = 'admin'  
password = 'KYLIN'  
# 使用POST请求登录Kylin获取token  
headers = {'Content-Type': 'application/json'}  
body = {'userName': username, 'password': password}  
response = requests.post(f"{kylin_url}/user/authentication", headers=headers, data=json.dumps(body))  
# 如果登录成功，response的json返回值包含一个"token"字段  
token = response.json().get('token')  
if token:  
    # 准备创建模型的相关参数  
    model_desc_data = {  
        # 这里填写你的模型描述数据  
    }  
    # 创建一个新的header，包含我们刚刚得到的token  
    headers = {  
        'Content-Type': 'application/json',  
        'Authorization': token  
    }  
    # 发送请求创建模型  
    response = requests.post(f"{kylin_url}/models", headers=headers, data=json.dumps(model_desc_data))  
    # 检查响应状态码，如果是201，那么模型已经创建成功  
    if response.status_code == 201:  
        print("Model created successfully.")  
    else:  
        print(f"Failed to create model. Status code: {response.status_code}. Response: {response.text}")  
else:  
    print("Failed to authenticate with Kylin.")

请注意，这只是一个基本的示例，实际的模型描述数据（model_desc_data）会复杂得多，具体内容取决于你要创建的模型的详细信息。

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20条评论

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影清瘦

11月02日

很棒的示例，通过Python创建Kylin模型非常实用。

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醉阳： @影清瘦

在使用Python创建Kylin模型的过程中，除了友好的示例外，了解如何管理和配置API调用也很重要。可以使用requests库来发送HTTP请求，其中包含模型定义、数据源配置等信息。

例如，下面的代码展示了如何使用Python调用Kylin的API来创建一个模型：

import requests
import json

# Kylin API的基本URL
kylin_url = "http://<kylin-host>:<port>/kylin/api/models"

# 要发送的模型数据（根据Kylin模型要求进行设置）
model_data = {
    "name": "example_model",
    "project": "your_project_name",
    "source": "your_source",
    "tables": [
        {
            "table": "your_table_name",
            "columns": ["column1", "column2"]
        }
    ]
}

# 发送请求
response = requests.post(kylin_url, data=json.dumps(model_data), headers={"Content-Type": "application/json"})
if response.status_code == 201:
    print("模型创建成功！")
else:
    print(f"模型创建失败，状态码: {response.status_code}, 错误信息: {response.text}")

其中，确保替换<kylin-host>和<port>为实际的Kylin服务器信息，your_project_name, your_source, 和 your_table_name也需根据实际情况进行修改。

对模型的管理与维护同样不可忽视，可以考虑浏览Kylin的官方文档，获得更详细的API参数和配置选项：Apache Kylin Documentation。

希望这个补充能够帮助更多用户熟悉Kylin的API用法！

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琐碎

11月09日

在使用REST API时，获取token的过程很关键，注意检查返回值。

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凡尘清心： @琐碎

在处理 Kylin API 时，获取 token 的确是一个不可忽视的重要环节。如果没有正确处理这个部分，很可能导致后续请求无法成功。在获取 token 之后，也建议对返回值进行详细检查，以确保一切正常。

可以使用下面的示例代码来获取 token 并检查返回结果：

import requests

# 获取 token 的函数
def get_token(base_url, username, password):
    url = f"{base_url}/kylin/api/user/token"
    payload = {
        "username": username,
        "password": password
    }
    response = requests.post(url, json=payload)

    if response.status_code == 200:
        json_response = response.json()
        token = json_response.get('token')
        if token:
            print("Token 获取成功:", token)
            return token
        else:
            print("获取 token 失败:", json_response)
    else:
        print("请求失败，状态码:", response.status_code, "内容:", response.text)

# 使用示例
base_url = "http://your-kylin-instance"
username = "your_username"
password = "your_password"

token = get_token(base_url, username, password)

在实际应用中，确保将以上代码中的 base_url, username, 和 password 替换为你的 Kylin 实例的具体信息。另外，可以参考 Kylin 的官方文档以更深入地了解 API 的使用细节和最佳实践。

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一厢

11月15日

需要更多关于模型描述数据的细节，以便全面实施。

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魂不附体： @一厢

在创建模型时，模型描述数据的细节确实是一个不可忽视的方面。如果能够提供更详细的参数定义、训练数据格式或者评估指标等信息，将会对实现过程带来极大的便利。比如，使用Kylin时，可以通过API调用来创建和配置模型。以下是一个简单的Python代码示例：

import requests

# 示例API调用
url = "http://your-kylin-server/kylin/api/models"
headers = {
    'Authorization': 'Bearer your_access_token',
    'Content-Type': 'application/json'
}

model_data = {
    "name": "example_model",
    "project": "your_project",
    "cube": "your_cube",
    "description": "This is an example model.",
    "parameters": {
        "param1": "value1",
        "param2": "value2"
    }
}

response = requests.post(url, json=model_data, headers=headers)

if response.status_code == 201:
    print("Model created successfully:", response.json())
else:
    print("Failed to create model:", response.status_code, response.text)

此外，提供模型如何与数据源对接的详细信息也是非常有帮助的。可以参考官方文档（Apache Kylin Documentation）来获得更多技术细节。这将使开发过程更加顺利，并有助于理解如何将模型更好地集成到工作流中。

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沸点123

11月24日

代码简洁易懂，为初学者提供了很好的入门实例，尤其是如何进行身份验证和处理API请求的部分。

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丘岳： @沸点123

在进行Kylin API调用时，身临其境地处理身份验证和请求确实是一个非常重要的基础步骤。可以考虑使用Python中的requests库。这不仅可以简化API请求，还能更清晰地处理返回信息。下面是一个简单的示例，展示如何利用requests库与Kylin API进行交互：

import requests

# Kylin API URL
url = 'http://your-kylin-server/api/your-endpoint'

# 身份验证信息，假设使用Basic Auth
auth = ('your-username', 'your-password')

# 请求头部
headers = {
    'Content-Type': 'application/json'
}

# 发起请求
response = requests.get(url, auth=auth, headers=headers)

# 处理返回的数据
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    print("数据获取成功:", data)
else:
    print("请求失败:", response.status_code, response.text)

这样的方法不仅能帮助初学者理解API的基本操作，还能避免在处理数据时的一些常见错误。对于更深入的学习，可以参考Kylin的官方文档 Apache Kylin Documentation 来获取更多示例和详细信息。

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前世今生

12月05日

建议在model_desc_data中添加更多实例，例如模型名称和维度信息来增强代码的实用性和可复用性。

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回响曲： @前世今生

text格式：

在创建模型时，提供更多的模型名称和维度信息确实可以大大提升代码的可读性和复用性。例如，可以通过字典的形式在 model_desc_data 中加入更详细的信息，让使用者更快理解模型的结构。以下是一个示例：

model_desc_data = {
    "model_name": "SalesAnalysisModel",
    "dimensions": [
        {"name": "region", "type": "string"},
        {"name": "product", "type": "string"},
        {"name": "time", "type": "date"}
    ],
    "measurements": [
        {"name": "total_sales", "type": "float"},
        {"name": "units_sold", "type": "int"}
    ]
}

这样的结构不仅清晰地展示了每个维度和度量的名称与类型，还可以方便其他开发者进行修改和扩展，对于团队协作时尤其重要。此外，可以考虑查看 Apache Kylin的官方文档以获得更多关于模型设计和API调用的最佳实践。

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眼神调情

12月06日

这段代码充满了实用性，尤其是检查token并设置授权头部这种细节，很容易被忽略。

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不爱： @眼神调情

对于token的检查和授权头部的设置，确实是调用API时的重要细节，往往被忽视。可以考虑在代码中封装一个方法来简化这一流程，例如：

import requests

def create_authorized_session(token):
    session = requests.Session()
    session.headers.update({'Authorization': f'Bearer {token}'})
    return session

# 使用示例
token = 'your_token_here'
session = create_authorized_session(token)
response = session.post('https://api.kylin.example.com/models', json={'model_name': 'new_model'})

在上述例子中，通过创建一个封装好的方法来处理授权头部的设置，可以提高代码的可读性和可维护性。对于API调用，关注细节如token的有效性检查、错误处理等，能够显著提升接口调用的可靠性。此外，可以参考 Requests模块官方文档来深入了解其他实用的功能。

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反反复复

12月09日

如果增加错误处理部分的详细说明，包括如何从响应中解析错误将更有帮助。

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陈皮： @反反复复

对于增加错误处理的部分确实是个值得关注的点。如果能详细说明如何从API响应中解析错误信息，将对实现代码的稳健性大有裨益。

通常我们在调用API时，响应可能包含状态码和错误信息。解析这些信息有助于我们快速诊断问题。可以参考以下的代码示例，来处理错误响应：

import requests

def create_model(api_url, payload):
    try:
        response = requests.post(api_url, json=payload)
        response.raise_for_status()  # 自动抛出HTTPError

        # 处理成功响应
        return response.json()
    except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
        # 捕获HTTP错误
        error_message = response.json().get('error', str(http_err))
        print(f"HTTP error occurred: {error_message}")
    except Exception as err:
        # 捕获其他错误
        print(f"An error occurred: {str(err)}")

# 示例使用
api_url = "https://example.com/api/models"
payload = {"name": "example_model", "data": [1, 2, 3]}
create_model(api_url, payload)

在这个示例中，使用了raise_for_status()来自动处理HTTP错误，并从响应中提取错误信息。建议在处理实际业务时，可参考Requests文档以获取更多关于请求和错误处理的详细信息。

希望这样的建议能帮助到有类似需求的用户，增强错误处理部分的详细性会让整体代码更加健壮。

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28法则

12月10日

创建模型成功与否的判断依赖于状态码，确保详细处理从API返回的异常情况。

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消散流云： @28法则

在处理Kylin API创建模型的过程中，检查状态码的确是关键的一步。想进一步提高代码的健壮性，可以考虑使用异常处理来捕捉可能的错误并输出详细的错误信息。

以下是一个简单的Python示例，演示如何在调用API时加入状态码检查和异常处理：

import requests

def create_kylin_model(api_url, model_data):
    try:
        response = requests.post(api_url, json=model_data)
        response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功
        if response.status_code == 201:  # 成功创建模型
            print("模型创建成功:", response.json())
        else:
            print("模型创建失败，状态码:", response.status_code)

    except requests.exceptions.HTTPError as http_err:
        print(f"HTTP错误发生: {http_err}")
    except Exception as err:
        print(f"其他错误发生: {err}")

# 使用示例
api_url = "http://your-kylin-instance/api/models"
model_data = {
    "name": "example_model",
    "description": "这是一个示例模型"
}
create_kylin_model(api_url, model_data)

在这个示例中，通过response.raise_for_status()可以捕获到HTTP错误，并通过except语句块分别处理不同的异常情况，从而确保在实际使用中能够得到清晰的反馈。

另外，参考Kylin的官方文档可能会有所帮助，具体内容可以访问 Apache Kylin Documentation。

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诠释悲伤

12月16日

文档和注释帮助理解代码，确保对每个步骤都有清楚认识，特定情况下需修改HTTP方法。

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豹纹： @诠释悲伤

对于Kylin API创建模型的主题，代码示例确实让整体流程更加清晰。在调用API时，特别是在处理不同HTTP方法时，理解具体的需求和数据格式显得至关重要。例如，如果要创建一个模型，可以使用POST方法，示例如下：

import requests
import json

url = "http://your-kylin-server/api/model"
headers = {
    "Authorization": "Bearer your_token",
    "Content-Type": "application/json"
}

model_data = {
    "name": "my_model",
    "description": "Sample model description",
    "project": "my_project",
    "source": "my_source"
}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(model_data))

if response.status_code == 201:
    print("Model created successfully:", response.json())
else:
    print("Error creating model:", response.text)

这样的示例能够帮助理清思路，并且涉及到的HTTP方法可以依照实际需求灵活调整。如果关注到Kylin的权限管理，确保token的有效性与角色权重也是不可忽视的部分。此外，可以参考Kylin的官方API文档，找到更多关于请求与响应的例子与细节：Apache Kylin API Documentation。这样有助于深入理解如何有效地与Kylin进行交互。

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萝卜

12月24日

以下网站提供了更多Kylin API的示例和文档：Apache Kylin官网。

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韦天海： @萝卜

很高兴看到分享关于Kylin API的资源。Apache Kylin的官网确实是获取文档和示例的一个不错的地方，尤其是在创建模型时，理解相关的API调用会非常有帮助。

以下是一个简单的Python示例，展示如何调用Kylin的API来创建模型。确保你已经安装了requests库，可以通过以下命令安装：

pip install requests

然后你可以使用下面的代码来创建模型：

import requests
import json

# 配置
kylin_url = "http://<kylin-server>:7070/kylin/api/models"  # Kylin服务器地址
auth = ('<username>', '<password>')  # 用户名和密码

# 创建模型的数据
model_data = {
    "name": "example_model",
    "alias": "Example Model",
    "project": "example_project",
    "dimensions": [
        {"name": "example_dimension", "table": "example_table"},
        # 添加更多维度
    ],
    "metrics": [
        {"name": "example_metric", "table": "example_table"},
        # 添加更多度量
    ]
}

# 发送请求
response = requests.post(kylin_url, auth=auth, json=model_data)

if response.status_code == 201:
    print("模型创建成功:", response.json())
else:
    print("创建模型失败:", response.status_code, response.text)

通过这个例子，可以看出如何用API进行模型创建的基本步骤。建议你在实际使用中查看Apache Kylin API文档以获得更详细的信息，并适应具体的需求和参数配置。

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