この記事の概要
KNIME(ナイム)のPython Script(Labs)（パイソンスクリプト ラボ)について解説しています。
Python Script(Labs)はKNIME上でPythonプログラミングを行う事が出来るノードです。
Pythonを使用したプログラム処理をKNIME上で実現できます。
Python Script(Labs)はKNIMEに同梱されているPython環境を用いるので
非常に手軽にKNIMEでPythonノードを使う事が出来ます。
Condaなどの環境インストールは不要ですぐに使う事が出来る反面、使用できるライブラリは限られます。
Pythonを使用するノードは他にもPython ScriptやPython Sourceなどがありますが
これらは別途Condaの設定を行う必要があります。
そのほかの代表的なノードの一覧はこちら。
Python（パイソン）をKNIME上で簡単に使用したい
目次[非表示]
Python Script (Labs)ノードの使用準備
どうもシャイン社員です。
今回はKNIME（ナイム）でPython（パイソン）を利用する方法についてご紹介します！
Knimeではノンコードで行列の計算処理や分析を行うことができます。
同様にPythonでもコードを書いて表計算や解析を行うことができます。
Knimeのワークフローで処理を行っていると
「処理の一部をPythonで行っているコードで実行したい」や
「Pythonのモジュールを使うと楽なんだけどなぁ」
という欲が出てくると思います。
そんなときに役に立つのがPythonノードです！
今回ご紹介するPython Script（Labs）は手軽にPythonを動かせるので
環境構築を面倒と感じる方には是非おすすめです！
従来のPythonノードとの違い
従来のPythonノードではPython環境を整備するのが手間がかかりました。
今回のPython Script (Labs)ではKNIMEにPythonの環境が同梱されているので
環境設定がほぼ不要でプログラミングが可能です！
ただし使用できるライブラリについては制限があるため、その点は注意が必要です。
制限なくライブラリを自由に追加したい場合は従来のPythonノードをご使用ください。
Python Script(Lab)に関するInfocomさんの公式ページはコチラです。
従来のPythonノードについては下記の記事でご紹介しておりますのでご覧ください。
今回はKNIME（ナイム）でPython（ぱいそｎ）を利用する方法についてご紹介します！
Knimeではノンコードで行列の計算処理や分析を行うことができます。同様にPythonでもコードを書いて表計算や解析を行うことができます。合わせてSelenium（セレニウム）を使用する方法についても書いており
KNIMEのバージョンを確認する
まずはお使いのKNIMEのバージョンを確認しましょう。
バージョンが4.6.0以上であればOKです。
バージョンの確認方法はKNIME上部のメニューから
「Help」→「About KNIME Analytics Platform」をクリックです。
下図の赤枠の部分の数字を確認しましょう。
ここの数字が4.6.0以上であれば問題ありません。
4.6.0未満のバージョンをお使いの方はKNIMEを最新版にアップデートします。
「File」→「Update KNIME...」をクリックして手順に沿ってアップデートを実施します。
Python Script(Lab)ノードの入手
続いてPython Script（Lab）のノードを取得します。
以前記事でご紹介したPython ScriptやPython Sourceとは違うノード
になりますのでご注意ください。
上部のメニューから「File」→「Install KNIME Extensions...」をクリックします。
検索窓にPythonと入力します。
Python関連の拡張ノードセットがずらっと出てきますので一番下のほうに出てくる
「KNIME Python Intefration（Labs）」にチェックを入れてNextをクリックします。
選択した拡張ノードで間違いないか確認されます。
Nextをクリック。
ライセンス規約が表示されます。
「I accept the terms of the license agreement」をチェックし
Finishをクリックします。
「Rester Now」をクリックします。
これでノードの入手は完了しました。Python (Labs)環境のセットアップ
続いてPython（Labs）環境設定を行います。
KNIMEのメニュー上部から
「File」→「Preferences」を選択します。
左側のリストから「Python（Labs）」を選択します。
Python environment configurationの中で「Bundled」を選択して
Apply and Closeをクリックして完了です。
Python Script(Labs)ノードの配置と設定画面
それでは実際にPython Script (Labs)ノードを配置してみましょう。
左下の「Node Repository」窓にPythonと入力します。
Python Script（Labs）を選択しワークフローにドラック＆ドロップします。
下記のようなノードになります。
Python Scriptノードとほぼおんなじですが
（Labs）と書いてあります。
Pythonが正しく実行できるかチェックしてみましょう。
プログラムエディタに
print("Knimeでひねくれデータ解析")
と入力して「Execute script」 をクリックしてみましょう。
すると下記のように実行結果に「Knimeでひねくれデータ解析」と出力されます。
すると下記のように実行結果に「Knimeでひねくれデータ解析」と出力されます。
どうやちゃんと動作しているようですね。
output_table_1にデータを入れることで
Pythonノードの出力にデータを格納できます。
Knimeのほかノードから入力されるデータはinput_table_1に格納されています。
下記のような警告が出ますが意図した動作なので
「アクセスを許可する」で問題ないです。
使用できるライブラリ
Python Script（Labs）では使用できるPythonライブラリが限られています。
使用できるライブラリは下記のとおりです。（2022年9月22日現在）
- beautifulsoup4
- cloudpickle
- ipython
- jedi<=0.17.2
- matplotlib-base
- nbformat
- nltk
- numpy>=1.22
- pandas
- packaging
- pillow
- py4j
- pyarrow>=7
- python=3.9
- pytz
- pyyaml
- requests
- scikit-learn
- scipy
- seaborn
- statsmodels
ライブラリを追加する必要があります。
使用したいライブラリが含まれていない場合
使用したいライブラリが上記のリストに含まれていない
（Seleniumやlxmlなどを使いたい）ときは従来のPython Scriptノードを使用し
使用したいライブラリをCondaで追加する必要があります。
ライブラリ（モジュール）の追加方法についてはこちらで解説しています。
あとがき
いかがでしたでしょうか？
PythonノードのCondaの設定方法はなかなか上手くいかなくて挫折した人も多いはず…
KNIME同梱のPython環境でサクッとKNIMEとPythonの連携を使ってほしいですね！
それでは！
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