k2magic 0.3.14

K2data内部的数据分析工具包

K2Magic

K2Magic是K2Assets提供的数据分析开发包（以下简称SDK），用于简化Python里访问各类数据库的操作。

一、安装

1.1 安装SDK

安装SDK最新版本：

pip install -U k2magic

1.2 安装数据库驱动

SDK兼容多种数据库的方言，用户通过连接字符串参数配置目标数据库的地址等信息，同时需要确保已安装此数据库的驱动包，例如对MySQL数据库需要pip install pymysql。

常见的数据库的驱动包和连接字符串如下:

数据库	驱动包	连接字符串	备注
PostgreSQL	psycopg2	postgresql+psycopg2://user:password@hostname:port/db_name
MySQL	pymysql	mysql+pymysql://user:password@hostname:port/db_name	未测试
Oracle	cx_oracle	oracle+cx_oracle://user:password@hostname:port/db_name	配置说明
SQL Server	pymssql	mssql+pymssql://user:password@hostname:port/db_name
TDengine	taospy	tdengine+taospy://user:password@hostname:port/db_name	需安装同版本驱动
K2Assets	Rest接口	k2assets+rest://hostname:port/k2repo	只读
Repo	数据库原生接口	k2assets+repo://user:password_md5@hostname:port/repo_name	只读

表中未包含的数据库请参考：https://docs.sqlalchemy.org/en/20/dialects/

二、使用SDK

2.1 访问数据库

在python代码里使用SDK可以直接连接到指定数据库，并读写其中数据表的数据。假设数据库里有数据表table1的结构如下:

CREATE TABLE table1 (
    k_device VARCHAR(255) PRIMARY KEY,
    col1 FLOAT,
    col2 FLOAT,
    col3 FLOAT
);

对上述数据表操作的示例代码：

import pandas as pd
from k2magic.dataframe_db import DataFrameDB

db = DataFrameDB('postgresql+psycopg2://...')  # 此为连接字符串
df = pd.DataFrame({'k_device': ['a', 'b', 'c'], 'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})

db.insert('table1', df)
db.update('table1', df, index_keys=['k_device'])
db.upsert('table1', df, index_keys=['k_device'])
df = db.select('table1', condition='col1 > 1')
df = db.select('table1', limit=3, order_by=['k_device DESC'])
df = db.sql_select('select * from table1')
db.delete('table1')

db.create_table(df, 'table2', primary_keys=['k_device'])
db.drop_table('table2')

2.2 访问K2Assets（直接对接底层数据库）

除了能够直接访问各类数据库外，SDK还支持访问K2Assets平台的数据，即将K2Assets中的每个Repo视为数据库。 入口类是K2DataFrameDB，查询数据使用get_repo_data函数，下面是一个示例：

import pandas as pd
from k2magic.k2_dataframe_db import K2DataFrameDB

# 连接到dev环境K2Assets的指定Repo
# 地址和端口是K2Assets服务的，用户名和密码也是K2Assets的
# 用户密码需进行md5编码，在用户管理的用户信息页可以直接看到md5处理后的密码
db = K2DataFrameDB(
    'k2assets+repo://admin:0c475ffd8960c17046b531e2384e89d8@192.168.132.167:443/kuitonggou_6')

# 从repo查询数据（带时间和设备过滤条件）
result_df = db.get_repo_data('kuitonggou_6', 
    columns=['k_device', 'k_ts', 'WGEN.GenActivePW', 'WGEN.GenSpd'],
    start_time='2024-04-28 00:00:00',
    end_time='2024-04-29 00:00:00',
    devices=['#163'], 
    limit=100)

注意：

• Repo基本信息里，存储引擎配置里的地址不能用如k2a-postgresql这样的内部地址和端口，要改为外部地址和端口；请联系K2Assets管理员确认。
• 默认使用https协议连接K2Assets，如要使用http协议，在数据库连接末尾追加?protocol=http；
• 数据库连接中的端口号（例如443）不可省略；
• 如要指定租户，在数据库连接末尾追加?tenant=tenant_name；
• 若Repo的数据结构与底层表结构不一致，目前是以底层表结构为准，未来会改为以Repo的数据结构为准；
• start_time和end_time参数支持字符串、毫秒时间戳和datetime三种格式；
• 目前只实现了postgresql作为底层存储的repo，后续计划兼容tsf、ysdb和tdengine这三种存储引擎。

2.3 访问K2Assets（通过rest接口）

如果将连接字符串里的k2assets+repo://换成k2assets+rest://，则表示使用rest接口对接K2Assets的数据，这种方式的效率会比较低，但好处是兼容性强。

import pandas as pd
from k2magic.dataframe_db import DataFrameDB

# 连接到dev环境的K2Assets，每个repo视为一张表
db = DataFrameDB('k2assets+rest://192.168.132.167:8765/k2repo')

# 查询数据（默认返回最新数据）
df = db.select('repo_XiLinHaoTe_1sec', columns=['k_device', 'k_ts', 'NacWdSpdFltS', 'CnvW'])

# 查询数据（带时间和设备过滤条件）
df = db.select('repo_XiLinHaoTe_1sec', columns=['k_device', 'k_ts', 'NacWdSpdFltS', 'CnvW'],
              condition='k_ts between 1656691200000 AND 1656777600000 and k_device = \'XiLinHaoTe002\'')

注意：

• 这种方式只支持读取Repo数据，未来有可能支持写数据；
• K2Assets环境需要部署k2a-calcite-service服务，目前此服务还没有包含在K2Assets产品里，只在dev环境部署了用于测试。

2.3 异常处理

SDK进行数据库操作时，如果中途遇到异常情况会抛出DataFrameDBException，并自动回滚数据库到操作前的状态。用户可以使用try..except捕获此异常进行必要的处理：

try:
    db.insert('table1', df)
except DataFrameDBException as e:
    print('数据插入(部分)失败，操作已回滚')

三、常见问题

3.1 性能问题

当需要通过SDK读写大量数据时，性能往往会成为项目成败的关键因素。一方面加载到内存中的DataFrame对象过大可能导致内存溢出，另一方面若底层数据库的读写效率低可能导致操作超时。

解决第一个问题的思路是将大的DataFrame分为小批处理，同时尽量对使用者保持透明，降低对使用者的要求。目前SDK是过渡阶段，将视实际需求情况改进这个问题。

解决第二个问题则比较复杂，需要针对具体场景讨论，例如底层所使用的数据库类型，数据情况以及查询需求。目前SDK提供的sql_select方法允许用户直接优化查询语句，可以作为一个辅助方式帮助解决此问题。

3.2 数据库表带schema前缀

有些数据库允许将数据表按schema进行划分，如果要访问指定schema里表，在初始化DataFrameDB对象时需要指定schema名称。例如：

db = DataFrameDB('mssql+pymssql://...', schema='schema1')   # 访问schema1里的表
df = db.select('table1')   # 若表名不加schema前缀，会自动使用初始化时指定的schema作为前缀
df = db.select('schema1.table1')  # 使用完整表名也可以访问
df = db.select('schema2.table2')  # 访问同一数据库内其他schema的表也是允许的

3.3 用户名或密码带有特殊字符

SDK通过特定格式的连接字符串识别要访问的数据库信息，若用户名或密码包含#、@、:等特殊字符时，可能会导致SDK无法正确解析连接字符串。 此时需要将这些特殊字符替换为百分号编码的形式。例如数据库密码是passw@rd，则需要把其中的@替换为%40，连接字符串为mssql+pymssql://zhangsan:passw%40rd@hostname...

完整的替换规则参考：百分号编码对照表

3.4 调试选项

在开发调试阶段，初始化DataFrameDB时可以指定debug=True输出更详细的日志，此参数默认值是False：

db = DataFrameDB('mssql+pymssql://...', schema='schema1', debug=True)