DolphinDB Python API 使用教程

最新推荐文章于 2024-11-12 14:16:34 发布

骆万湛Rebecca

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DolphinDB Python API 使用教程

api_python3 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ap/api_python3

1. 项目介绍

DolphinDB Python API 是一个用于与 DolphinDB 数据库进行交互的 Python 库。DolphinDB 是一个高性能的分布式时序数据库，广泛应用于金融、物联网、工业互联网等领域。通过 DolphinDB Python API，用户可以在 Python 环境中方便地进行数据查询、插入、更新等操作，同时支持批量数据处理和复杂计算任务。

2. 项目快速启动

2.1 安装 DolphinDB Python API

首先，确保你已经安装了 Python 3.6 或更高版本。然后，使用 pip 安装 DolphinDB Python API：

pip install dolphindb

2.2 连接到 DolphinDB 数据库

安装完成后，你可以使用以下代码连接到 DolphinDB 数据库：

import dolphindb as ddb

# 创建一个 DolphinDB 会话
s = ddb.session()

# 连接到 DolphinDB 数据库
s.connect("localhost", 8848, "admin", "123456")

print("连接成功！")

2.3 基本操作

2.3.1 创建表

# 创建一个表
script = """
t = table(100:0, `id`name`value, [INT, STRING, DOUBLE])
db = database("dfs://testDB", VALUE, 1..10)
db.createPartitionedTable(t, `pt, `id)
"""
s.run(script)

2.3.2 插入数据

# 插入数据
data = [[1, "Alice", 100.5], [2, "Bob", 200.3]]
s.run("pt", data)

2.3.3 查询数据

# 查询数据
result = s.run("select * from pt")
print(result)

3. 应用案例和最佳实践

3.1 金融数据分析

DolphinDB 在金融领域有广泛的应用，特别是在高频交易数据分析和风险管理方面。以下是一个简单的金融数据分析案例：

# 加载金融数据
s.run("""
data = loadText("/path/to/financial_data.csv")
t = table(data.date as date, data.symbol as symbol, data.price as price)
db = database("dfs://financeDB", VALUE, `AAPL`GOOG`MSFT)
db.createPartitionedTable(t, `financialData, `symbol)
""")

# 查询某一天的股价
result = s.run("select * from financialData where date=2023.10.01")
print(result)

3.2 物联网数据处理

在物联网领域，DolphinDB 可以用于实时数据采集和分析。以下是一个物联网数据处理的示例：

# 加载物联网数据
s.run("""
data = loadText("/path/to/iot_data.csv")
t = table(data.timestamp as timestamp, data.deviceID as deviceID, data.value as value)
db = database("dfs://iotDB", VALUE, 1..100)
db.createPartitionedTable(t, `iotData, `deviceID)
""")

# 查询某个设备的最新数据
result = s.run("select top 1 * from iotData where deviceID=10 order by timestamp desc")
print(result)