随着大数据时代的到来，Python已经在数据处理、数据可视化、机器学习等领域受到广泛应用。本文将介绍如何在smartbi中利用Python强大、丰富的科学计算扩展库，满足更多数据处理和分析场景，提高生产效率。
功能概述
通过Python语言，帮助用户实现更自由度更高的数据处理、数据分析操作，丰富数据建模过程。操作说明
（1）功能入口
从左侧资源树的 脚本模块 拖拽出“Python脚本” 节点到画布中。
（2）数据输入：
用户可根据实际情况，对“Python脚本” 使用1~3个输入口来获取数据（dataframe），然后在Python脚本中按需修改dataframe相关代码。
（PS：用户也可以不使用 输入，直接在Python脚本中用代码获取数据。）
（2）自定义代码要求：用户自定义代码必须得放在execute函数里面，自定义函数可放在execute函数内外。
（3）默认Python示例效果：该脚本会直接输出数据，同时在日志打印数据。
对Python支持边界
产品中的Python环境为anaconda 3-2019.10，我们支持的第三方库以anaconda为准，同时支持如下第三方库：
pyarrow、sanic、tensorflow、lightgbm、xgboost、textblob、psycopg2-binary、mysql-connector、hmmlearn、snownlp。
