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# Python 原生接口

## 依赖

在使用 Python 原生接口包前，您需要安装 thrift (>=0.13) 依赖。

## 如何使用 （示例）

首先下载包：`pip3 install apache-iotdb`

您可以从这里得到一个使用该包进行数据读写的例子：[Session Example](https://github.com/apache/iotdb/blob/master/client-py/SessionExample.py)

关于对齐时间序列读写的例子：[Aligned Timeseries Session Example](https://github.com/apache/iotdb/blob/master/client-py/SessionAlignedTimeseriesExample.py)

（您需要在文件的头部添加`import iotdb`）

或者：

```python
from iotdb.Session import Session

ip = "127.0.0.1"
port_ = "6667"
username_ = "root"
password_ = "root"
session = Session(ip, port_, username_, password_)
session.open(False)
zone = session.get_time_zone()
session.close()
```
## 基本接口说明

下面将给出 Session 对应的接口的简要介绍和对应参数：

### 初始化

* 初始化 Session

```python
session = Session(ip, port_, username_, password_, fetch_size=1024, zone_id="UTC+8")
```

* 开启 Session，并决定是否开启 RPC 压缩

```python
session.open(enable_rpc_compression=False)
```

注意: 客户端的 RPC 压缩开启状态需和服务端一致

* 关闭 Session

```python
session.close()
```

### 数据定义接口 DDL

#### Database 管理

* 设置 database

```python
session.set_storage_group(group_name)
```

* 删除单个或多个 database

```python
session.delete_storage_group(group_name)
session.delete_storage_groups(group_name_lst)
```
#### 时间序列管理

* 创建单个或多个时间序列

```python
session.create_time_series(ts_path, data_type, encoding, compressor,
    props=None, tags=None, attributes=None, alias=None)
      
session.create_multi_time_series(
    ts_path_lst, data_type_lst, encoding_lst, compressor_lst,
    props_lst=None, tags_lst=None, attributes_lst=None, alias_lst=None
)
```

* 创建对齐时间序列

```python
session.create_aligned_time_series(
    device_id, measurements_lst, data_type_lst, encoding_lst, compressor_lst
)
```

注意：目前**暂不支持**使用传感器别名。

* 删除一个或多个时间序列

```python
session.delete_time_series(paths_list)
```

* 检测时间序列是否存在

```python
session.check_time_series_exists(path)
```

### 数据操作接口 DML

#### 数据写入

推荐使用 insert_tablet 帮助提高写入效率

* 插入一个 Tablet，Tablet 是一个设备若干行数据块，每一行的列都相同
    * **写入效率高**
    * **支持写入空值** （0.13 版本起）

Python API 里目前有两种 Tablet 实现

* 普通 Tablet

```python
values_ = [
    [False, 10, 11, 1.1, 10011.1, "test01"],
    [True, 100, 11111, 1.25, 101.0, "test02"],
    [False, 100, 1, 188.1, 688.25, "test03"],
    [True, 0, 0, 0, 6.25, "test04"],
]
timestamps_ = [1, 2, 3, 4]
tablet_ = Tablet(
    device_id, measurements_, data_types_, values_, timestamps_
)
session.insert_tablet(tablet_)
```
* Numpy Tablet

相较于普通 Tablet，Numpy Tablet 使用 [numpy.ndarray](https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.ndarray.html) 来记录数值型数据。
内存占用和序列化耗时会降低很多，写入效率也会有很大提升。

**注意**
1. Tablet 中的每一列时间戳和值记录为一个 ndarray
2. Numpy Tablet 只支持大端类型数据，ndarray 构建时如果不指定数据类型会使用小端，因此推荐在构建 ndarray 时指定下面例子中类型使用大端。如果不指定，IoTDB Python客户端也会进行大小端转换，不影响使用正确性。

```python
import numpy as np
data_types_ = [
    TSDataType.BOOLEAN,
    TSDataType.INT32,
    TSDataType.INT64,
    TSDataType.FLOAT,
    TSDataType.DOUBLE,
    TSDataType.TEXT,
]
np_values_ = [
    np.array([False, True, False, True], TSDataType.BOOLEAN.np_dtype()),
    np.array([10, 100, 100, 0], TSDataType.INT32.np_dtype()),
    np.array([11, 11111, 1, 0], TSDataType.INT64.np_dtype()),
    np.array([1.1, 1.25, 188.1, 0], TSDataType.FLOAT.np_dtype()),
    np.array([10011.1, 101.0, 688.25, 6.25], TSDataType.DOUBLE.np_dtype()),
    np.array(["test01", "test02", "test03", "test04"]),
]
np_timestamps_ = np.array([1, 2, 3, 4], TSDataType.INT64.np_dtype())
np_tablet_ = NumpyTablet(
  "root.sg_test_01.d_02", measurements_, data_types_, np_values_, np_timestamps_
)
session.insert_tablet(np_tablet_)
```

* 插入多个 Tablet

```python
session.insert_tablets(tablet_lst)
```

* 插入一个 Record，一个 Record 是一个设备一个时间戳下多个测点的数据。

```python
session.insert_record(device_id, timestamp, measurements_, data_types_, values_)
```

* 插入多个 Record

```python
session.insert_records(
    device_ids_, time_list_, measurements_list_, data_type_list_, values_list_
    )
```

* 插入同属于一个 device 的多个 Record

```python
session.insert_records_of_one_device(device_id, time_list, measurements_list, data_types_list, values_list)
```

#### 带有类型推断的写入

当数据均是 String 类型时，我们可以使用如下接口，根据 value 的值进行类型推断。例如：value 为 "true" ，就可以自动推断为布尔类型。value 为 "3.2" ，就可以自动推断为数值类型。服务器需要做类型推断，可能会有额外耗时，速度较无需类型推断的写入慢

```python
session.insert_str_record(device_id, timestamp, measurements, string_values)
```

#### 对齐时间序列的写入

对齐时间序列的写入使用 insert_aligned_xxx 接口，其余与上述接口类似：

* insert_aligned_record
* insert_aligned_records
* insert_aligned_records_of_one_device
* insert_aligned_tablet
* insert_aligned_tablets


### IoTDB-SQL 接口

* 执行查询语句

```python
session.execute_query_statement(sql)
```

* 执行非查询语句

```python
session.execute_non_query_statement(sql)
```

* 执行语句

```python
session.execute_statement(sql)
```


### 元数据模版接口
#### 构建元数据模版
1. 首先构建Template类
2. 添加子节点，可以选择InternalNode或MeasurementNode
3. 调用创建元数据模版接口

```python
template = Template(name=template_name, share_time=True)

i_node_gps = InternalNode(name="GPS", share_time=False)
i_node_v = InternalNode(name="vehicle", share_time=True)
m_node_x = MeasurementNode("x", TSDataType.FLOAT, TSEncoding.RLE, Compressor.SNAPPY)

i_node_gps.add_child(m_node_x)
i_node_v.add_child(m_node_x)

template.add_template(i_node_gps)
template.add_template(i_node_v)
template.add_template(m_node_x)

session.create_schema_template(template)
```
#### 修改模版节点信息
修改模版节点，其中修改的模版必须已经被创建。以下函数能够在已经存在的模版中增加或者删除物理量
* 在模版中增加实体
```python
session.add_measurements_in_template(template_name, measurements_path, data_types, encodings, compressors, is_aligned)
```

* 在模版中删除物理量
```python
session.delete_node_in_template(template_name, path)
```

#### 挂载元数据模板
```python
session.set_schema_template(template_name, prefix_path)
```

#### 卸载元数据模版
```python
session.unset_schema_template(template_name, prefix_path)
```

#### 查看元数据模版
* 查看所有的元数据模版
```python
session.show_all_templates()
```
* 查看元数据模版中的物理量个数
```python
session.count_measurements_in_template(template_name)
```

* 判断某个节点是否为物理量，该节点必须已经在元数据模版中
```python
session.count_measurements_in_template(template_name, path)
```

* 判断某个路径是否在元数据模版中，这个路径有可能不在元数据模版中
```python
session.is_path_exist_in_template(template_name, path)
```

* 查看某个元数据模板下的物理量
```python
session.show_measurements_in_template(template_name)
```

* 查看挂载了某个元数据模板的路径前缀
```python
session.show_paths_template_set_on(template_name)
```

* 查看使用了某个元数据模板（即序列已创建）的路径前缀
```python
session.show_paths_template_using_on(template_name)
```

#### 删除元数据模版
删除已经存在的元数据模版，不支持删除已经挂载的模版
```python
session.drop_schema_template("template_python")
```


### 对 Pandas 的支持

我们支持将查询结果轻松地转换为 [Pandas Dataframe](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.html)。

SessionDataSet 有一个方法`.todf()`，它的作用是消费 SessionDataSet 中的数据，并将数据转换为 pandas dataframe。

例子：

```python
from iotdb.Session import Session

ip = "127.0.0.1"
port_ = "6667"
username_ = "root"
password_ = "root"
session = Session(ip, port_, username_, password_)
session.open(False)
result = session.execute_query_statement("SELECT ** FROM root")

# Transform to Pandas Dataset
df = result.todf()

session.close()

# Now you can work with the dataframe
df = ...
```

### IoTDB Testcontainer

Python 客户端对测试的支持是基于`testcontainers`库 (https://testcontainers-python.readthedocs.io/en/latest/index.html) 的，如果您想使用该特性，就需要将其安装到您的项目中。

要在 Docker 容器中启动（和停止）一个 IoTDB 数据库，只需这样做：

```python
class MyTestCase(unittest.TestCase):

    def test_something(self):
        with IoTDBContainer() as c:
            session = Session("localhost", c.get_exposed_port(6667), "root", "root")
            session.open(False)
            result = session.execute_query_statement("SHOW TIMESERIES")
            print(result)
            session.close()
```

默认情况下，它会拉取最新的 IoTDB 镜像 `apache/iotdb:latest`进行测试，如果您想指定待测 IoTDB 的版本，您只需要将版本信息像这样声明：`IoTDBContainer("apache/iotdb:0.12.0")`，此时，您就会得到一个`0.12.0`版本的 IoTDB 实例。

### IoTDB DBAPI

IoTDB DBAPI 遵循 Python DB API 2.0 规范 (https://peps.python.org/pep-0249/)，实现了通过Python语言访问数据库的通用接口。

#### 例子
+ 初始化

初始化的参数与Session部分保持一致（sqlalchemy_mode参数除外，该参数仅在SQLAlchemy方言中使用）
```python
from iotdb.dbapi import connect

ip = "127.0.0.1"
port_ = "6667"
username_ = "root"
password_ = "root"
conn = connect(ip, port_, username_, password_,fetch_size=1024,zone_id="UTC+8",sqlalchemy_mode=False)
cursor = conn.cursor()
```
+ 执行简单的SQL语句
```python
cursor.execute("SELECT ** FROM root")
for row in cursor.fetchall():
    print(row)
```

+ 执行带有参数的SQL语句

IoTDB DBAPI 支持pyformat风格的参数
```python
cursor.execute("SELECT ** FROM root WHERE time < %(time)s",{"time":"2017-11-01T00:08:00.000"})
for row in cursor.fetchall():
    print(row)
```

+ 批量执行带有参数的SQL语句
```python
seq_of_parameters = [
    {"timestamp": 1, "temperature": 1},
    {"timestamp": 2, "temperature": 2},
    {"timestamp": 3, "temperature": 3},
    {"timestamp": 4, "temperature": 4},
    {"timestamp": 5, "temperature": 5},
]
sql = "insert into root.cursor(timestamp,temperature) values(%(timestamp)s,%(temperature)s)"
cursor.executemany(sql,seq_of_parameters)
```

+ 关闭连接
```python
cursor.close()
conn.close()
```

### IoTDB SQLAlchemy Dialect（实验性）
IoTDB的SQLAlchemy方言主要是为了适配Apache superset而编写的，该部分仍在完善中，请勿在生产环境中使用！
#### 元数据模型映射
SQLAlchemy 所使用的数据模型为关系数据模型，这种数据模型通过表格来描述不同实体之间的关系。
而 IoTDB 的数据模型为层次数据模型，通过树状结构来对数据进行组织。
为了使 IoTDB 能够适配 SQLAlchemy 的方言，需要对 IoTDB 中原有的数据模型进行重新组织，
把 IoTDB 的数据模型转换成 SQLAlchemy 的数据模型。

IoTDB 中的元数据有：

1. Database：数据库
2. Path：存储路径
3. Entity：实体
4. Measurement：物理量

SQLAlchemy 中的元数据有：
1. Schema：数据模式
2. Table：数据表
3. Column：数据列

它们之间的映射关系为：

| SQLAlchemy中的元数据   | IoTDB中对应的元数据                               |
| -------------------- | ---------------------------------------------- |
| Schema               | Database                                       |
| Table                | Path ( from database to entity ) + Entity |
| Column               | Measurement                                    |

下图更加清晰的展示了二者的映射关系：

![sqlalchemy-to-iotdb](https://github.com/apache/iotdb-bin-resources/blob/main/docs/UserGuide/API/IoTDB-SQLAlchemy/sqlalchemy-to-iotdb.png?raw=true)

#### 数据类型映射
| IoTDB 中的数据类型 | SQLAlchemy 中的数据类型 |
|--------------|-------------------|
| BOOLEAN      | Boolean           |
| INT32        | Integer           |
| INT64        | BigInteger        |
| FLOAT        | Float             |
| DOUBLE       | Float             |
| TEXT         | Text              |
| LONG         | BigInteger        |
#### Example

+ 执行语句

```python
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine("iotdb://root:root@127.0.0.1:6667")
connect = engine.connect()
result = connect.execute("SELECT ** FROM root")
for row in result.fetchall():
    print(row)
```

+ ORM (目前只支持简单的查询)

```python
from sqlalchemy import create_engine, Column, Float, BigInteger, MetaData
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

metadata = MetaData(
    schema='root.factory'
)
Base = declarative_base(metadata=metadata)


class Device(Base):
    __tablename__ = "room2.device1"
    Time = Column(BigInteger, primary_key=True)
    temperature = Column(Float)
    status = Column(Float)


engine = create_engine("iotdb://root:root@127.0.0.1:6667")

DbSession = sessionmaker(bind=engine)
session = DbSession()

res = session.query(Device.status).filter(Device.temperature > 1)

for row in res:
    print(row)
```

## 给开发人员

### 介绍

这是一个使用 thrift rpc 接口连接到 IoTDB 的示例。在 Windows 和 Linux 上操作几乎是一样的，但要注意路径分隔符等不同之处。

### 依赖

首选 Python3.7 或更高版本。

必须安装 thrift（0.11.0 或更高版本）才能将 thrift 文件编译为 Python 代码。下面是官方的安装教程，最终，您应该得到一个 thrift 可执行文件。

```
http://thrift.apache.org/docs/install/
```

在开始之前，您还需要在 Python 环境中安装`requirements_dev.txt`中的其他依赖：
```shell
pip install -r requirements_dev.txt
```

### 编译 thrift 库并调试

在 IoTDB 源代码文件夹的根目录下，运行`mvn clean generate-sources -pl client-py -am`，

这个指令将自动删除`iotdb/thrift`中的文件，并使用新生成的 thrift 文件重新填充该文件夹。

这个文件夹在 git 中会被忽略，并且**永远不应该被推到 git 中！**

**注意**不要将`iotdb/thrift`上传到 git 仓库中 ！

### Session 客户端 & 使用示例 

我们将 thrift 接口打包到`client-py/src/iotdb/session.py `中（与 Java 版本类似），还提供了一个示例文件`client-py/src/SessionExample.py`来说明如何使用 Session 模块。请仔细阅读。

另一个简单的例子：

```python
from iotdb.Session import Session

ip = "127.0.0.1"
port_ = "6667"
username_ = "root"
password_ = "root"
session = Session(ip, port_, username_, password_)
session.open(False)
zone = session.get_time_zone()
session.close()
```

### 测试

请在`tests`文件夹中添加自定义测试。

要运行所有的测试，只需在根目录中运行`pytest . `即可。

**注意**一些测试需要在您的系统上使用 docker，因为测试的 IoTDB 实例是使用 [testcontainers](https://testcontainers-python.readthedocs.io/en/latest/index.html) 在 docker 容器中启动的。

### 其他工具

[black](https://pypi.org/project/black/) 和 [flake8](https://pypi.org/project/flake8/) 分别用于自动格式化和 linting。
它们可以通过 `black .` 或 `flake8 .` 分别运行。

## 发版

要进行发版，

只需确保您生成了正确的 thrift 代码，

运行了 linting 并进行了自动格式化，

然后，确保所有测试都正常通过（通过`pytest . `），

最后，您就可以将包发布到 pypi 了。

### 准备您的环境

首先，通过`pip install -r requirements_dev.txt`安装所有必要的开发依赖。

### 发版

有一个脚本`release.sh`可以用来执行发版的所有步骤。

这些步骤包括：

* 删除所有临时目录（如果存在）

* （重新）通过 mvn 生成所有必须的源代码

* 运行 linting （flke8）

* 通过 pytest 运行测试

* Build

* 发布到 pypi