seven2one-questra 4.0.0

Unified Python Client for Questra® Platform - Umbrella Package for all other Questra® Clients

Questra Python Client

Der offizielle Python Client für die Questra Platform – vereinfachter Zugriff auf benutzerdefinierte Datenmodelle, Zeitreihen und Automatisierungen.

Motivation

Die Questra Platform bietet flexible GraphQL- und REST-APIs für Dynamic Objects, TimeSeries und Automatisierungen. Dieses Package bündelt alle spezialisierten Client-Libraries, damit Sie mit einer einzigen Installation sofort produktiv arbeiten können:

• Schnelle Integration: Eine Installation, alle APIs verfügbar
• Typsichere Entwicklung: Vollständige Type Hints für IDE-Unterstützung
• Data Client: Intuitive Schnittstellen für häufige Operationen
• Produktionsbereit: OAuth2-Authentifizierung, Error Handling, Logging

Installation

# Standard-Installation
pip install seven2one-questra

# Mit pandas-Unterstützung (empfohlen für Data Science)
pip install seven2one-questra[pandas]

Dies installiert automatisch alle Questra-Client-Libraries:

• seven2one-questra-authentication – OAuth2-Authentifizierung
• seven2one-questra-data – Datenmodell & Datenzugiffe
• seven2one-questra-automation – Workflow-Automatisierung

Schnellstart

1. Authentifizierung einrichten

from seven2one.questra.authentication import QuestraAuthentication

auth = QuestraAuthentication(
    url="https://auth.ihr-questra-server.de",
    username="ServiceUser",
    password="IhrPasswort"
)

2. Daten verwalten

from seven2one.questra.data import QuestraData

# Client initialisieren
client = QuestraData(
    graphql_url="https://ihr-questra-server/data/graphql/",
    auth_client=auth
)

# Inventory Items auflisten
items = client.list_items(
    inventory_name="Stromzaehler",
    namespace_name="Energie",
    properties=["_id", "standort", "seriennummer"]
)

# Neues Item erstellen
new_items = client.create_items(
    inventory_name="Stromzaehler",
    namespace_name="Energie",
    items=[{"standort": "Gebäude A", "seriennummer": "SN-12345"}]
)

3. Zeitreihen-Daten abrufen

from datetime import datetime

# TimeSeries-Werte laden
result = client.list_timeseries_values(
    inventory_name="Stromzaehler",
    namespace_name="Energie",
    timeseries_properties="messwerte_Verbrauch",
    from_time=datetime(2024, 1, 1),
    to_time=datetime(2024, 1, 31)
)

# Optional: Als pandas DataFrame konvertieren
df = result.to_df()  # Requires pandas installation

4. Automatisierungen verwalten

from seven2one.questra.automation import QuestraAutomation

# Automation Client initialisieren
automation_client = QuestraAutomation(
    graphql_url="https://api.ihr-questra-server.de/automation/graphql",
    auth_client=auth
)

# Workflows auflisten
workflows = automation_client.list_workflows()

Enthaltene Packages

Dieses Umbrella-Package installiert automatisch:

seven2one-questra-authentication

OAuth2-Authentifizierung für alle Questra-APIs.

from seven2one.questra.authentication import QuestraAuthentication

auth = QuestraAuthentication(url="...", username="...", password="...")

seven2one-questra-data

Data Client für Dynamic Objects und TimeSeries. Unterstützt GraphQL und REST, optionale pandas-Integration.

Features:

• CRUD-Operationen für benutzerdefinierte Inventare
• Zeitreihen-Verwaltung mit effizientem Batch-Loading
• Typsichere Dataclasses für Inventory-Schemas
• Optional: pandas DataFrames für Analyse-Workflows

from seven2one.questra.data import QuestraData

client = QuestraData(graphql_url="...", auth_client=auth)
items = client.list_items(
    inventory_name="Sensoren",
    namespace_name="IoT",
    properties=["_id", "name"]
)

Siehe Dokumentation auf PyPI für Details zu GraphQL/REST-Queries, Batch-Operationen und pandas-Integration.

seven2one-questra-automation

GraphQL-Client für Workflow-Automatisierung und Event-Driven Architectures.

Features:

• Workflow-Management (erstellen, starten, überwachen)
• Event-basierte Trigger
• Task-Orchestrierung

from seven2one.questra.automation import QuestraAutomation

automation = QuestraAutomation(graphql_url="...", auth_client=auth)
workflows = automation.list_workflows()

Siehe Dokumentation auf PyPI für Workflow-APIs und Event-Handling.

Weitere Ressourcen

• Vollständige Dokumentation: https://pydocs.[questra-host.domain]
• Support: [e-mail]

License

Proprietary - Seven2one Informationssysteme GmbH