如果需要在在本地编译,依赖如下所示:
如果使用 Pip 在线安装 TsFile,依赖包如下:
numpy >= 1.26.4 pandas >= 2.2.2
使用pip 指令来在线安装 TsFile 包
pip install tsfile
支持的架构平台如下:
| Platform | python |
|---|---|
| Linux_x86_64 | py39, py310, py311, py312, py313 |
| Linus_aarch64 | py39, py310, py311, py312, py313 |
| MacOS_arm64 | py39, py310, py311, py312, py313 |
| MacOS_X86_64 | py39, py310, py311, py312, py313 |
| Win_amd64 | py39, py310, py311, py312, py313 |
或者直接下载 wheel 文件安装:https://pypi.org/project/tsfile/#files
从git克隆源代码:
git clone https://github.com/apache/tsfile.git
在 TsFile 根目录下执行 maven 编译:
mvn clean install -P with-python -DskipTests
如果没有安装 maven, 你可以执行下面的指令完成编译:
在 Linux 或 Macos上:
mvnw clean install -P with-python -DskipTests
在 Windows 上:
mvnw.cmd clean install -P with-python -DskipTests
• wheel: wheel文件位于 tsfile/python/dist, 你可以使用 pip install 命令来进行本地安装。
你可以执行 pip install命令来安装编译得到的 tsfile包(假设他的名字是 tsfile.wheel)
pip install tsfile.wheel
import os from tsfile import * table_data_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "table_data.tsfile") if os.path.exists(table_data_dir): os.remove(table_data_dir) column1 = ColumnSchema("id", TSDataType.STRING, ColumnCategory.TAG) column2 = ColumnSchema("id2", TSDataType.STRING, ColumnCategory.TAG) column3 = ColumnSchema("value", TSDataType.DOUBLE, ColumnCategory.FIELD) table_schema = TableSchema("test_table", columns=[column1, column2, column3]) ### Free resource automatically with TsFileTableWriter(table_data_dir, table_schema) as writer: tablet_row_num = 100 tablet = Tablet( ["id", "id2", "value"], [TSDataType.STRING, TSDataType.STRING, TSDataType.DOUBLE], tablet_row_num) for i in range(tablet_row_num): tablet.add_timestamp(i, i * 10) tablet.add_value_by_name("id", i, "test1") tablet.add_value_by_name("id2", i, "test" + str(i)) tablet.add_value_by_index(2, i, i * 100.2) writer.write_table(tablet)
import os from tsfile import * table_data_dir = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "table_data.tsfile") ### Free resource automatically with TsFileReader(table_data_dir) as reader: print(reader.get_all_table_schemas()) with reader.query_table("test_table", ["id2", "value"], 0, 50) as result: print(result.get_metadata()) while result.next(): print(result.get_value_by_name("id2")) print(result.get_value_by_name("value")) print(result.read_data_frame())