由读写arrow引发的对时间时区的思考

arrow是apache开发的一种高压缩的数据结构，发现用来存储K线还是很不错的选择。

测试用python读写很方便，关键是足够小，A股1支票1分钟的数据，1个月大约是140多K吧。

结果从数据库取出来存入arrow中，再用C++进行读取，发现总有8小时的时差问题，估计就是东八区的问题。

c++读取arrow数据，时间默认是按格林尼治时间来读取，然后存入进去的没有带时区信息，因此读，比如数据是2024年5月15日9点31分，存入应先将其转成格林时间，即减掉8小时，即2024年5月15日1点31分，然后再消除时区印迹（貌似有时间印记c++读取时会出错），这样C++那边读取的时间才能够和这里写入的时间对得上。

好，总结一下时间转换，df中的时间一般从数据库中读取或是csv中读取默认都没有时间印记，但因为我们是在中国，所有人都认为看到的时间为东八区，因此存入arrow前先做时区调整，将之本地化东八区，然后转成格林时间，再消除时间印记，存入arrow中，这样所有人从arrow中读取的时间都是格林时间，互相就对得上了。

demo示例：

读取csv数据，注意，由于已经解析了时间格式，因此不需要再额外进行时间转换：

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])  # 一般都是要做时间转换的，但这时已经通过parse_dates已经成功解析了时间成为了datetime64[ns]这样的类型

def read_csv(file_name):
    # 定义列名列表
    columns = ["time", "open"]
    data_types = {
        'open': 'float64'
    }
    # 读取 CSV 文件，指定列名
    df_read = pd.read_csv(file_name, names=columns, dtype=data_types, header=None, parse_dates=["time"])
    # 打印读取后的 DataF