我们公司很多部门都有人会用Tableau等可视化开发工具开发各类报表，并发布到报表平台进行共享查看。我所在的团队负责公司BI平台的运维管理，面对数量日益增加的各种报表，为了方便统一规范和监控管理，有一项管理需求就是期望可以及时获知所有报表连接的数据源中所涉及的数据连接信息、数据库表清单等，人工维护显然会存在滞后性和遗漏的可能，所以考虑是否可以用程序进行自动提取。

二、实现思路

搞定Tableau报表所用数据库表的自动批量解析问题，一共需要两步：

第一步：搞定一个报表的自动解析，获取其数据源信息

第二步：把上述解析一个报表的方法封装起来，想办法搞定批量自动操作。

（1）、如何获取一个Tableau报表中的数据源信息？

1、从Tableau Server 的自带存储库获取数据

Tableau Server管理员一般都知道，在Tableau Server服务器上，存在一个PostgreSQL数据库，是Tableau Server安装的同时自动安装的，用于存储和记录Tableau服务器上的配置、用户操作、工作薄、数据源、报表访问记录、数据提取作业等信息，不过默认情况下，该数据库不能通过Tableau Server以外的机器进行远程访问，但是可以进行设置开启，详细操作参见官方文档： 启用对 Tableau PostgreSQL 数据库的外部访问 。

事实上，如果是服务器管理员或者站点管理员用户，在Tableau Server的管理页面（TSM）上，你可以看到一些服务器监控看板页面，这些监控页面的数据来源就是上述提到的PostgreSQL数据库。如果你觉得Tableau Server上默认提供的监控看板不能满足你当前面临的复杂的服务器管理需求，你完全可以基于这个数据库中的数据记录，去构建和定制自己需要的监控运维看板，前提是理清了这个数据库中各表之间的关联关系，这里有一份Tableau官方的PostgreSQL数据库中的表和字段信息字典，拿走不谢： Tableau Server上的PostgreSQL存储库数据字典 。

以下几个表存储了Tableau工作薄中所用的数据源连接信息：

​其中：connection_tables这个表中，记录了Tableau工作薄数据源所连接的表和自定义SQL。我们把这个表的字段单拎出来看：

对于Tableau数据源为直接连接数据库表的，表里会记录一行数据，[type]字段值为'TABLE'，[table_value]字段存储的值即为所连的数据库表名，而对于数据源为自定义SQL的，[type]字段值为'CUSTOM_SQL'，这段数据库查询的SQL语句则会存储在[custom_sql]字段中 。看到这里，似乎我开头所提到的需求已经基本得到解决了，只要拿到这个表的信息不就全都搞定了！剩下的问题就是对自定义SQL语句进行解析，提取出SQL语句中所涉及的数据库表（关于SQL中提取涉及的数据库表这个问题，论坛中有很多相关话题和技术的讨论，大家可以从中找到解决思路，本文就不多做探讨。）。但实际情况并非这么简单，原因是我后来发现，在这个数据库中，并未存储Tableau发布数据源的中所用的数据库表和自定义SQL信息，而我们目前在用的很多报表，都是连接到发布在Tableau Server上的发布数据源的，这就不能完全解决我的问题。（如果你们并不使用发布数据源，那么看到这里就能解决你的问题了，如果你也和我一样也涉及发布数据源，请继续往下看。）

2、解析Tableau报表文件（.twb）及tableau数据源文件（.tds）获取数据

Tableau报表的所有信息都会存储在报表文件本身之中，所以我们可否尝试解析报表文件，来提取其中的信息呢？答案是 可以 。

众所周知，XML 格式是一种极为通用且使用广泛的信息系统数据传输、存储格式，大量的软件开发商都在自己的产品中采用了这一标准，Tableau也不例外，大家可以尝试下把 .twb 格式的Tableau报表文件后缀改为 .xml，或者甚至直接用文本编辑器打开.twb文件，就会发现，原来Tableau文件的本质也就是XML文件，Tableau软件按照自己设定的规则解析这个XML文件，读取其中存储的信息，最终在软件的界面中渲染成我们所看到的报表样式。

以下是一个示例报表以XML形式打开后的树形结构，其中的datasources节点就存储的是此工作薄中的数据源信息，对该节点展开后经过一番分析，就能找到其中的数据连接信息、数据库表、查询语句等数据的提取规则。如果大家有XML解析经验，或者写过爬虫，有HTML的解析经验，这里的信息提取也就轻车熟路了。

​类似的，对于.tds文件，以XML形式打开后，大家会发现，它的XML结构就是 .twb 文件中的 datasources 节点中的内容，解析方式基本一致。

此外，需要特别补充的一点是：对于Tableau工作薄，除了.twb格式文件外，还有一种叫"打包工作薄"，文件后缀为'.twbx'，这种则是包含了外部文件的工作薄，他的实质是个'.zip'格式的压缩包文件，我们只需要粗暴地把文件后缀'.twbx'改为'.zip'，然后直接进行解压就可以得到其中的.twb格式报表文件和工作薄中包含的其他文件，再对.twb格式报表文件进行解析即可。类似地，数据源文件也有'.tdsx'后缀文件，处理方式相同。

至此，我们基本清楚了单个报表文件的解析思路，按照这个思路去做代码实现即可，剩下的问题就是如何批量获得所有的报表文件和发布数据源，并自动进行解析了。

（2）、批量获取Tableau Server上的所有报表文件和发布数据源。

Tableau的官网上提供了非常全面和详细的官方文档，包括Tableau Desktop、Tableau Server的各种操作、运维文档，还有Tableau的开发文档，其中就包含Tableau REST API文档和基于Tableau REST API做好了封装的Tableau Server Client文档，Tableau Server Client是Tableau官方提供的Python SDK工具包，封装了很多非常有用的开发操作，例如登录鉴权、工作薄、数据源操作、用户管理、服务器管理、任务调度等等，利用它可以进行二次开发实现很多Tableau Server的运维自动化。

Tableau REST API ， Tableau Server Client（Python ）

我就是使用 Tableau Server Client（Python）批量获取的所有工作薄和发布数据源。不过有个前提，就是你至少得是Tableau Server的站点管理员用户，或者是服务器管理员用户，我们需要在程序中使用这种权限角色的账号密码登录 Tableau Server 。

贴一些关键步骤的示例代码：

安装 Tableau Server Client（Python）：

pip install tableauserverclient

在你的Python程序中登录 Tableau Server ，有两种方式：

用令牌登录：

import tableauserverclient as TSC 
tableau_auth = TSC.PersonalAccessTokenAuth('TOKEN_NAME', 'TOKEN_VALUE', 'SITENAME') 
server = TSC.Server('https://SERVER_URL', use_server_version=True) server.auth.sign_in(tableau_auth) 
# Do awesome things here! 
server.auth.sign_out()

在使用以上代码之前，你需要先登录 Tableau Server 获取 TOKEN_NAME 和 TOKEN_VALUE 和 SITENAME

其中SITENAME 为你要服务器站点名称，在页面左上角LOGO下面，TOKEN信息的获取页面为服务器上的“我的账户设置”页面下如下图所示位置，点击创建新令牌即可获得。

用账号密码登录：

import tableauserverclient as TSC 
tableau_auth = TSC.TableauAuth('USERNAME', 'PASSWORD', 'SITENAME') 
server = TSC.Server('https://SERVER_URL', use_server_version=True) server.auth.sign_in(tableau_auth) 
# Do awesome things here! 
server.auth.sign_out()

获取指定站点上的所有工作薄清单：

import tableauserverclient as TSC 
tableau_auth = TSC.TableauAuth('username', 'password', site_id='site') 
server = TSC.Server('https://servername') 
with server.auth.sign_in(tableau_auth): 
    all_workbooks_items, pagination_item = server.workbooks.get() 
    print([workbook.id for workbook in all_workbooks_items])
以上方法获取到了所有工作薄的ID，我们可以再根据ID逐个下载工作薄：
 
workbooks.download(workbook_id, filepath='指定的文件路径', no_extract=False)
 
no_extract=False 参数默认为False，表示下载时不包含数据提取文件，我们这里不需要，所以使用默认设置。
 
类似的，你也能从中找到下载数据源文件的方法
 
datasources.download(datasource_id, filepath='指定的文件路径', include_extract=False, no_extract=None)
 
至此，批量获取到工作薄或数据源文件的思路也理清了，要想解决我开头提到的自动批量解析Tableau报表中数据源所用的数据库表的需求，已经没有技术困难了，剩下的工作就都是写代码的体力活了，详细的代码实现大家可以参照我文中给的文档链接，去官方文档中查找详细的实现代码和说明。
                                    探索Tableau Server Client Python库：数据可视化的新维度
 server-client-pythonA Python library for the Tableau Server REST API项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/server-client-python 是一个强大的Python库，它允许开发者轻松地与Table...
                                    连接到数据并在“数据源”页面上设置数据源后，请在右上角选择“数据提取”，然后选择“编辑”链接以打开“提取数据”对话框。可以选择“聚合”，聚合可视维度的数据”将使用默认日期（年、季度、月等）来聚合度量。打开保存的数据提取，该数据提取只显示华北及东北地区家具销售利润低于5000的数据。在“数据存储”下，选择“逻辑表”（单个表）或“物理表”（多个表），展开“筛选器”设置筛选器，以限制基于字段及字段值提取的数据量。选择工作表标签页，这将启动数据提取的创建。完成后，点击“确定”或“保存设置”选择保存数据提取的位置。
                                    Tableau是一个数据可视化工具，虽然其本身自带“分析”功能，但毕竟不如Python这一类工具强大。Tableau提供了与Python连接的功能。
1.相关包的安装
Tableau与Python连接，需要两个包的辅助，这里可以参考知乎这篇文章,这篇文章写的很清楚，实测有效。https://zhuanlan.zhihu.com/p/54766875
这里要补充说明一下，安装tabpy_se...
                                    使用 Python 和 Tableau 提供的开发工具，我们可以自动化工作区的管理任务，提高工作效率和一致性。通过编写相应的源代码，我们将展示如何以编程的方式创建、修改和管理 Tableau 工作区中的项目和资源。这样，我们就能以编程的方式自动化和批量化工作区的管理任务，提高工作效率和一致性。在这个示例中，我们获取了一个特定的工作簿，并修改了给定用户的权限，将其设置为 “Interactor”。在这个示例中，我们创建了一个名为 “New Workbook” 的工作簿，并将其上传到指定的项目中。
                                    关于Python在Tableau的用法，我查阅相关资料，找到了这篇内容完整并且满满干货的分享文章。英文原文链接接：https://github.com/tableau/TabPy/blob/master/server.md
在这里，我将原文做了翻译，分享给技术达人们！
在Tableau中用Python，首先需要添加TabPy服务器。TabPy服务器是Tableau的Python集成的服务器组件，...
                                    tableau是什么,我就不解释了,做数据分析工作的人基本都知道,配合python灵活强大的机器学习算法,是分析师进阶的神器。(近来笔者阅读文献发现很多人写技术文章相当啰嗦,明明一两句话就可以说清楚的事情偏要像八股文一样写几千字的文章，浪费读者大量时间，笔者先在这里鄙视一番)但由于步骤较多，先写目录话不多说，敲下黑板，进入重点一、tabpy下载安装二、tabpy_server部署三、tableau...
                                    今天给大家介绍一个十分好用的Python模块，用来给数据集做一个初步的探索性数据分析(EDA)，有着类似Tableau的可视化界面，我们通过对于字段的拖拽就可以实现想要的可视化图表，使用起来十分的简单且容易上手，学习成本低，并且不需要我们写一大推冗长的代码。
                                    Tableau集成Python机器学习实践机器学习是目前炙手可热的一门交叉学科，致力于研究通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能，目前已经有相当成熟的应用场景。Tableau是致力于帮助人们查看并理解数据的一款可视化分析软件。本文使用Iris鸢尾花数据集，探讨了如何使用Python语言，将机器学习算法模型集成到Tableau的可视化分析报表中，并给出总结意见。Tabpy环境搭建在Tablea...
                                    接下来，我们对数据进行了清洗和转换的操作，例如将 “Column1” 中的文本转换为大写，并将 “Column2” 中的缺失值填充为 0。使用 Python 来处理 Tableau 数据连接和数据准备可以为我们提供更大的灵活性和自定义性，特别是在处理复杂的数据情况下。使用 Python，我们可以使用不同的库来连接和读取各种数据源，并将其转换为 Tableau 可以理解的格式。接下来，我们将使用 Pandas 库来读取和处理数据，然后使用 Tableau SDK 将数据转换为 Tableau 数据源。
                                    包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。样式可以控制当前地图的背景颜色，冲蚀则是控制其他不相关的透明度，100%时只保留当前地图，最终效果图。点击地图 选择地图层。