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中编写Python脚本，利用其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
Python脚本，该功能支持用户编写Python代码，以便实现更自由、更高效的数据处理、数据分析操作，丰富了数据建模过程。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（dataframe1~3）来获取数据，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。）
（3）编写脚本
用户编写的代码必须得放在execute函数里面，自定义函数可放在execute函数内外。
（4）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。
