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我们的组织使用 Qlik Sense Enterprise,我们希望自动化用于可视化的数据下载过程(格式可以是 excel 或 csv),而不是导致以下结果的手动过程(显示裁剪的屏幕截图):
对于我们的用例,假设只有一个应用程序内部有一个工作表,并且该工作表有 3 个可视化效果。
我编写了一个 python 脚本,目前已连接到本地主机,我能够使用 Qlik Engine JSON API 检索 app_id、sheet_id 和 3 个图表的 ID。代码按以下方式工作:
我提供了下面的代码供您引用,并且可以访问 pastebin 链接 here
import requests
import websocket, ssl
import json, csv
import os, time
from pprint import pprint
#Connecting to the server. The lines below will be replaced by the certificates and headers for enterprise usage later
ws = websocket.WebSocket()
ws.connect("ws://localhost:4848/app/")
#For getting the doc (app) list
doclist_req = {
"handle": -1,
"method": "GetDocList",
"params": [],
"outKey": -1,
"id": 1
}
ws.send(json.dumps(doclist_req))
result = ws.recv()
ws.send(json.dumps(doclist_req))
result = ws.recv()
result_json = json.loads(result)
print(result_json)
print()
#For opening the doc (app)
app_req = {
"jsonrpc": "2.0",
"method": "OpenDoc",
"handle": -1,
"params": [
#Can iterate if multiple apps are there
#Since only one app was present we used the index 0
result_json['result']['qDocList'][0]['qDocId']
],
"outKey": -1,
"id": 2
}
#The first call seems to be for establishing the connection and second to actually send the request body
ws.send(json.dumps(app_req))
result = ws.recv()
ws.send(json.dumps(app_req))
result = ws.recv()
result_json = json.loads(result)
print(result_json)
print()
app_req_handle = result_json['result']['qReturn']['qHandle']
#For creating the session object necessary for fetching dimensions, fields, etc.
session_req = {
"jsonrpc": "2.0",
"method": "CreateSessionObject",
"handle": app_req_handle,
"params": [
{
"qInfo": {
"qType": "SheetList"
},
"qAppObjectListDef": {
"qType": "sheet",
"qData": {
"title": "/qMetaDef/title",
"description": "/qMetaDef/description",
"thumbnail": "/thumbnail",
"cells": "/cells",
"rank": "/rank",
"columns": "/columns",
"rows": "/rows"
}
}
}
],
"outKey": -1,
"id": 3
}
ws.send(json.dumps(session_req))
result = ws.recv()
ws.send(json.dumps(session_req))
result = ws.recv()
result_json = json.loads(result)
print(result_json)
print()
session_req_handle = result_json['result']['qReturn']['qHandle']
#For fetching the layout of the sheets
layout_req = {
"jsonrpc": "2.0",
"method": "GetLayout",
"handle": session_req_handle,
"params": [],
"outKey": -1,
"id": 4
}
ws.send(json.dumps(layout_req))
result = ws.recv()
ws.send(json.dumps(layout_req))
result = ws.recv()
result_json = json.loads(result)
print(result_json)
print()
#Since only one sheet was present we used the index 0
list_of_charts = result_json['result']['qLayout']['qAppObjectList']['qItems'][0]['qData']['cells']
for chart in list_of_charts:
print(chart['name'])
print()
ws.close()
我在 Qlik 社区以及 SO 和 ExportData 上浏览了很多页面似乎是可行的方法,但我无法为其编写正确的 JSON 请求。作为引用,我在终端中执行 python 脚本时得到的输出如下所示。我对此很陌生,非常感谢大家的帮助。
{'jsonrpc': '2.0', 'id': 1, 'result': {'qDocList': [{'qDocName': 'Test_2.qvf', 'qConnectedUsers': 0, 'qFileTime': 44188.190983796296, 'qFileSize': 851968, 'qDocId': 'C:\Users\mohdm\Documents\Qlik\Sense\Apps\Test_2.qvf', 'qMeta': {'hassectionaccess': False, 'encrypted': False}, 'qLastReloadTime': '2020-12-22T19:12:22.245Z', 'qTitle': 'Test_2', 'qThumbnail': {}}]}}
{'jsonrpc': '2.0', 'id': 2, 'result': {'qReturn': {'qType': 'Doc', 'qHandle': 1, 'qGenericId': 'C:\Users\mohdm\Documents\Qlik\Sense\Apps\Test_2.qvf'}}, 'change': 1}
{'jsonrpc': '2.0', 'id': 3, 'result': {'qReturn': {'qType': 'GenericObject', 'qHandle': 2, 'qGenericType': 'SheetList', 'qGenericId': '4b344780-a350-48db-8b65-27bb5a2c62b2'}}, 'change': 1}
{'jsonrpc': '2.0', 'id': 4, 'result': {'qLayout': {'qInfo': {'qId': '4b344780-a350-48db-8b65-27bb5a2c62b2', 'qType': 'SheetList'}, 'qMeta': {'privileges': ['read', 'update', 'delete', 'exportdata']}, 'qSelectionInfo': {}, 'qAppObjectList': {'qItems': [{'qInfo': {'qId': '8a0f6a01-ef89-4d65-821f-371c26208dcf', 'qType': 'sheet'}, 'qMeta': {'privileges': ['read', 'update', 'delete', 'exportdata'], 'title': 'Sheet_1', 'description': ''}, 'qData': {'rank': None, 'thumbnail': {'qStaticContentUrl': {}}, 'columns': 24, 'rows': 12, 'cells': [{'name': 'kfxNpV', 'type': 'auto-chart', 'col': 0, 'row': 0, 'colspan': 15, 'rowspan': 6, 'bounds': {'y': 0, 'x': 0, 'width': 62.5, 'height': 50}}, {'name': 'qHzmARQ', 'type': 'qlik-barplus-chart', 'col': 0, 'row': 6, 'colspan': 21, 'rowspan': 6, 'bounds': {'y': 50, 'x': 0, 'width': 87.5, 'height': 50}}, {'name': 'BXBQmw', 'type': 'auto-chart', 'col': 15, 'row': 0, 'colspan': 9, 'rowspan': 6, 'bounds': {'y': 0, 'x': 62.5, 'width': 37.5, 'height': 50}}], 'title':'Sheet_1', 'description': ''}}]}}}}
kfxNpV
qHzmARQ
BXBQmw
我最初在 Qlik community 上发布了这个问题也没有得到回应。
最佳答案
对于这种情况,我通常从浏览器“观察”Qlik 的通信。
(在 Chrome 中)
(如果您在“网络”选项卡中看不到套接字,请刷新页面)
下面是为一个对象导出数据的 Javascript/Node 代码。 (在我的案例中,我对对象 ID 进行了硬编码)
const fs = require('fs');
const axios = require('axios');
const enigma = require('enigma.js');
const WebSocket = require('ws');
const schema = require('enigma.js/schemas/12.20.0.json');
const session = enigma.create({
schema,
url: 'ws://localhost:9076/app/engineData',
createSocket: url => new WebSocket(url)
});
(async function () {
// open new session
let global = await session.open();
// open the app
let doc = await global.openDoc("C:\\Users\\USERNAME\\Documents\\Qlik\\Sense\\Apps\\Consumer_Sales.qvf");
// get the required object
let qObj = await doc.getObject("MEAjCJ");
// OOXML - export the data in Excel (xlsx) format
let data = await qObj.exportData("OOXML");
// generate the full download link
let downloadLink = `http://localhost:4848${data.qUrl}`;
// download and save the file
await axios.get(downloadLink, { responseType: "stream" })
.then(response => {
response.data.pipe(fs.createWriteStream("export.xlsx"));
});
})()
ExportData 方法的官方文档是 here
更新 - Python 代码片段
通过工作表对象的循环看起来像这样:
id = 5
list_of_charts = result_json['result']['qLayout']['qAppObjectList']['qItems'][0]['qData']['cells']
for chart in list_of_charts:
obj_req = {
"jsonrpc": "2.0",
"method": "GetObject",
"handle": app_req_handle,
"params": [ chart["name"] ],
"outKey": -1,
"id": id
}
ws.send(json.dumps(obj_req))
result = ws.recv()
ws.send(json.dumps(obj_req))
result = ws.recv()
result_json = json.loads(result)
# print(result_json)
obj_req_handle = result_json['result']['qReturn']['qHandle']
export_req = {
"jsonrpc": "2.0",
"method": "ExportData",
"handle": obj_req_handle,
"params": [ "OOXML" ],
"outKey": -1,
"id": 6
}
ws.send(json.dumps(export_req))
result = ws.recv()
ws.send(json.dumps(export_req))
result = ws.recv()
result_json = json.loads(result)
downloadURL = "http://localhost:4848" + result_json["result"]["qUrl"]
r = requests.get(downloadURL, allow_redirects=True)
open('export_python_' + chart["name"] + '.xlsx', 'wb').write(r.content)
id += 1
关于javascript - 使用 Qlik Engine JSON API 导出可视化数据,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/65427305/
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