数据函数
在“数据函数”页面上，您可以管理数据函数的默认设置。
| 选项 | 说明 |
|---|---|
| 启用数据函数调试 | 选择此选项可显示来自计算引擎的其他打印输出（如果适用）。输出可以是其他调试信息以及任何警告或错误。调试信息显示为通知。单击通知可显示详细信息。显示的信息是在 Spotfire 中出现的任何其他警告或错误之外。 |
| 显示用于在图表中调整数据函数的 fx 图标 | 选中此选项后可在使用数据函数输出的列或数据表选择器上显示 fx 图标。fx 图标为调整数据函数输入的进入点，通过它您可以轻松尝试更换输入的结果。清除该复选框可从图表中删除图标和调整进入点。 |
| Spotfire Statistics Services 和 TERR | Spotfire Statistics Services 用于使用 Spotfire® Enterprise Runtime for R（又名 TERR™）、开源 R、SAS 或 MATLAB 运行统计分析。 注： 云上基于 Web 的客户端无权访问 Spotfire Statistics Services。
注： Spotfire Statistics Services 服务器已停止使用，将不再更新。您可以继续使用它，但我们不会提供错误修复或安全补丁，最终它将被删除。有关更多信息，请参见迁移指南。
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| 默认 URL | 使用此选项可以连接到由管理员配置的默认 Spotfire Statistics Service 服务器。 注： 如果管理员已部署了 TERR 服务，则选择此选项没有影响。此选项对云上基于 Web 的客户端的用户也没有影响。
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| 自定义 URL | 使用此选项可以通过 Spotfire Statistics Service 的备选实例来运行数据函数。 注： 如果管理员已部署了 TERR 服务，则选择此选项没有影响。此选项对云上基于 Web 的客户端的用户没有影响。
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| 使用本地安装的 Spotfire Enterprise Runtime for R 引擎 | 选择此选项可使用随 Spotfire 一起安装的 TERR 引擎。如果您下载并使用已安装的 Spotfire 客户端，则可以使用 TERR 来创建数据函数，或使用 Spotfire 表达式语言调用 TERR 引擎。 |
| 本地 Python 执行 | 决定如何处理本地 Python 脚本执行。选择“关闭”以防止 Python 数据函数在本地执行。选择“打开”以启用以下选项。 注： 脚本可以在远程服务节点上运行，前提是此类服务在服务器上可用，即使您选择不允许本地执行时也是如此。特定的数据函数可能被配置为强制通过服务器执行或强制本地执行。如果数据函数被配置为“强制采用本地设置”，并且不允许本地执行（或者没有本地引擎），那么这些数据函数就无法执行。
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| 使用默认 Python 引擎 | 选择此选项可使用 Spotfire 管理员指定的 Python 引擎。此选项可能意味着您可以同时访问本地 Python 引擎和服务器上的远程 Python 服务节点。特定的数据函数可能被配置为强制通过服务器执行或强制本地执行。 |
| 使用特定的本地 python.exe | 选择此选项可使用特定的 python.exe 在本地执行脚本。 |
| 使用热备用提高性能 | 此选项允许您使用预先初始化的后台 Python 进程，也称为热备用。这可以减少启动时间，对于短时间运行的脚本，以及与脚本中的其余代码相比导入数据包所需时间相对较长的情况，这一点最为明显。首次运行 Python 数据函数时，不会有热备用进程在运行，因此第一次执行的启动时间并无改善。之后，启动时间将得到改善。 |
| 热备用数(默认值) | 未指定数据包的 Python 数据函数的热备用进程数。 |
| 指定数据包时的热备用数 | 指定数据包字符串时 Python 数据函数的热备用进程数。此数字用于每个唯一的数据包字符串。例如，如果设置为 2，则数据包“tensorflow”最多可以有两个热备用，“sklearn”最多可以有两个热备用。（在本示例中，tensorflow 和 sklearn 是可以导入的 Python 数据包的示例。） |
| 超时(秒) | 控制未使用的热备用进程所保留的时间（以秒为单位）。 |