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TDengine Python Connector

taospy 是 TDengine 的官方 Python 连接器。taospy 提供了丰富的 API， 使得 Python 应用可以很方便地使用 TDengine。taospy 对 TDengine 的原生接口和 REST 接口都进行了封装， 分别对应 taospy 包的 taos 模块 和 taosrest 模块。 除了对原生接口和 REST 接口的封装，taospy 还提供了符合 Python 数据访问规范(PEP 249) 的编程接口。这使得 taospy 和很多第三方工具集成变得简单，比如 SQLAlchemy 和 pandas。

使用客户端驱动提供的原生接口直接与服务端建立的连接的方式下文中称为“原生连接”；使用 taosAdapter 提供的 REST 接口与服务端建立的连接的方式下文中称为“REST 连接”。

Python 连接器的源码托管在 GitHub。

支持的平台​

  • 原生连接支持的平台和 TDengine 客户端支持的平台一致。
  • REST 连接支持所有能运行 Python 的平台。

版本选择​

无论使用什么版本的 TDengine 都建议使用最新版本的 taospy。

支持的功能​

  • 原生连接支持 TDengine 的所有核心功能， 包括： 连接管理、执行 SQL、参数绑定、订阅、无模式写入（schemaless）。
  • REST 连接支持的功能包括：连接管理、执行 SQL。 (通过执行 SQL 可以： 管理数据库、管理表和超级表、写入数据、查询数据、创建连续查询等)。

安装​

准备​

  1. 安装 Python。建议使用 Python >= 3.6。如果系统上还没有 Python 可参考 Python BeginnersGuide 安装。
  2. 安装 pip。大部分情况下 Python 的安装包都自带了 pip 工具， 如果没有请参考 pip docuemntation 安装。
  3. 如果使用原生连接，还需安装客户端驱动。客户端软件包含了 TDengine 客户端动态链接库(libtaos.so 或 taos.dll) 和 TDengine CLI。

使用 pip 安装​

卸载旧版本​

如果以前安装过旧版本的 Python 连接器, 请提前卸载。

pip3 uninstall taos taospy
备注

较早的 TDengine 客户端软件包含了 Python 连接器。如果从客户端软件的安装目录安装了 Python 连接器，那么对应的 Python 包名是 taos。 所以上述卸载命令包含了 taos， 不存在也没关系。

安装 taospy​

安装最新版本

pip3 install taospy

也可以指定某个特定版本安装。

pip3 install taospy==2.3.0

安装验证​

对于原生连接，需要验证客户端驱动和 Python 连接器本身是否都正确安装。如果能成功导入 taos 模块，则说明已经正确安装了客户端驱动和 Python 连接器。可在 Python 交互式 Shell 中输入：

import taos
提示

如果系统上有多个版本的 Python，则可能有多个 pip 命令。要确保使用的 pip 命令路径是正确的。上面我们用 pip3 命令安装，排除了使用 Python 2.x 版本对应的 pip 的可能性。但是如果系统上有多个 Python 3.x 版本，仍需检查安装路径是否正确。最简单的验证方式是，在命令再次输入 pip3 install taospy, 就会打印出 taospy 的具体安装位置，比如在 Windows 上：

C:\> pip3 install taospy
Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Requirement already satisfied: taospy in c:\users\username\appdata\local\programs\python\python310\lib\site-packages (2.3.0)

建立连接​

连通性测试​

在用连接器建立连接之前，建议先测试本地 TDengine CLI 到 TDengine 集群的连通性。

请确保 TDengine 集群已经启动， 且集群中机器的 FQDN （如果启动的是单机版，FQDN 默认为 hostname）在本机能够解析, 可用 ping 命令进行测试：

ping <FQDN>

然后测试用 TDengine CLI 能否正常连接集群：

taos -h <FQDN> -p <PORT>

上面的 FQDN 可以为集群中任意一个 dnode 的 FQDN， PORT 为这个 dnode 对应的 serverPort。

使用连接器建立连接​

以下示例代码假设 TDengine 安装在本机， 且 FQDN 和 serverPort 都使用了默认配置。

import taos

conn: taos.TaosConnection = taos.connect(host="localhost",
                                         user="root",
                                         password="taosdata",
                                         database="test",
                                         port=6030,
                                         config="/etc/taos",  # for windows the default value is C:\TDengine\cfg
                                         timezone="Asia/Shanghai")  # default your host's timezone

server_version = conn.server_info
print("server_version", server_version)
client_version = conn.client_info
print("client_version", client_version)  # 2.4.0.16

conn.close()

# possible output:
# 2.4.0.16
# 2.4.0.16

查看源码

connect 函数的所有参数都是可选的关键字参数。下面是连接参数的具体说明：

  • host ： 要连接的节点的 FQDN。 没有默认值。如果不同提供此参数，则会连接客户端配置文件中的 firstEP。
  • user ：TDengine 用户名。 默认值是 root。
  • password ： TDengine 用户密码。 默认值是 taosdata。
  • port ： 要连接的数据节点的起始端口，即 serverPort 配置。默认值是 6030。只有在提供了 host 参数的时候，这个参数才生效。
  • config ： 客户端配置文件路径。 在 Windows 系统上默认是 C:\TDengine\cfg。 在 Linux 系统上默认是 /etc/taos/。
  • timezone ： 查询结果中 TIMESTAMP 类型的数据，转换为 python 的 datetime 对象时使用的时区。默认为本地时区。
注意

config 和 timezone 都是进程级别的配置。建议一个进程建立的所有连接都使用相同的参数值。否则可能产生无法预知的错误。

提示

connect 函数返回 taos.TaosConnection 实例。 在客户端多线程的场景下，推荐每个线程申请一个独立的连接实例，而不建议多线程共享一个连接。

示例程序​

基本使用​

TaosConnection 类的使用​

TaosConnection 类既包含对 PEP249 Connection 接口的实现(如：cursor方法和 close 方法)，也包含很多扩展功能（如： execute、 query、schemaless_insert 和 subscribe 方法。

execute 方法
conn = taos.connect()
# Execute a sql, ignore the result set, just get affected rows. It's useful for DDL and DML statement.
conn.execute("DROP DATABASE IF EXISTS test")
conn.execute("CREATE DATABASE test")
# change database. same as execute "USE db"
conn.select_db("test")
conn.execute("CREATE STABLE weather(ts TIMESTAMP, temperature FLOAT) TAGS (location INT)")
affected_row: int = conn.execute("INSERT INTO t1 USING weather TAGS(1) VALUES (now, 23.5) (now+1m, 23.5) (now+2m 24.4)")
print("affected_row", affected_row)
# output:
# affected_row 3

查看源码

query 方法
# Execute a sql and get its result set. It's useful for SELECT statement
result: taos.TaosResult = conn.query("SELECT * from weather")

# Get fields from result
fields: taos.field.TaosFields = result.fields
for field in fields:
    print(field)  # {name: ts, type: 9, bytes: 8}

# output:
# {name: ts, type: 9, bytes: 8}
# {name: temperature, type: 6, bytes: 4}
# {name: location, type: 4, bytes: 4}

# Get data from result as list of tuple
data = result.fetch_all()
print(data)
# output:
# [(datetime.datetime(2022, 4, 27, 9, 4, 25, 367000), 23.5, 1), (datetime.datetime(2022, 4, 27, 9, 5, 25, 367000), 23.5, 1), (datetime.datetime(2022, 4, 27, 9, 6, 25, 367000), 24.399999618530273, 1)]

# Or get data from result as a list of dict
# map_data = result.fetch_all_into_dict()
# print(map_data)
# output:
# [{'ts': datetime.datetime(2022, 4, 27, 9, 1, 15, 343000), 'temperature': 23.5, 'location': 1}, {'ts': datetime.datetime(2022, 4, 27, 9, 2, 15, 343000), 'temperature': 23.5, 'location': 1}, {'ts': datetime.datetime(2022, 4, 27, 9, 3, 15, 343000), 'temperature': 24.399999618530273, 'location': 1}]

查看源码

提示

查询结果只能获取一次。比如上面的示例中 fetch_all() 和 fetch_all_into_dict() 只能用一个。重复获取得到的结果为空列表。

TaosResult 类的使用​

上面 TaosConnection 类的使用示例中，我们已经展示了两种获取查询结果的方法： fetch_all() 和 fetch_all_into_dict()。除此之外 TaosResult 还提供了按行迭代(rows_iter)或按数据块迭代(blocks_iter)结果集的方法。在查询数据量较大的场景，使用这两个方法会更高效。

blocks_iter 方法
import taos

conn = taos.connect()
conn.execute("DROP DATABASE IF EXISTS test")
conn.execute("CREATE DATABASE test")
conn.select_db("test")
conn.execute("CREATE STABLE weather(ts TIMESTAMP, temperature FLOAT) TAGS (location INT)")
# prepare data
for i in range(2000):
    location = str(i % 10)
    tb = "t" + location
    conn.execute(f"INSERT INTO {tb} USING weather TAGS({location}) VALUES (now+{i}a, 23.5) (now+{i + 1}a, 23.5)")

result: taos.TaosResult = conn.query("SELECT * FROM weather")

block_index = 0
blocks: taos.TaosBlocks = result.blocks_iter()
for rows, length in blocks:
    print("block ", block_index, " length", length)
    print("first row in this block:", rows[0])
    block_index += 1

conn.close()

# possible output:
# block  0  length 1200
# first row in this block: (datetime.datetime(2022, 4, 27, 15, 14, 52, 46000), 23.5, 0)
# block  1  length 1200
# first row in this block: (datetime.datetime(2022, 4, 27, 15, 14, 52, 76000), 23.5, 3)
# block  2  length 1200
# first row in this block: (datetime.datetime(2022, 4, 27, 15, 14, 52, 99000), 23.5, 6)
# block  3  length 400
# first row in this block: (datetime.datetime(2022, 4, 27, 15, 14, 52, 122000), 23.5, 9)

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TaosCursor 类的使用​

TaosConnection 类和 TaosResult 类已经实现了原生接口的所有功能。如果你对 PEP249 规范中的接口比较熟悉也可以使用 TaosCursor 类提供的方法。

TaosCursor 的使用
import taos

conn = taos.connect()
cursor = conn.cursor()

cursor.execute("DROP DATABASE IF EXISTS test")
cursor.execute("CREATE DATABASE test")
cursor.execute("USE test")
cursor.execute("CREATE STABLE weather(ts TIMESTAMP, temperature FLOAT) TAGS (location INT)")

for i in range(1000):
    location = str(i % 10)
    tb = "t" + location
    cursor.execute(f"INSERT INTO {tb} USING weather TAGS({location}) VALUES (now+{i}a, 23.5) (now+{i + 1}a, 23.5)")

cursor.execute("SELECT count(*) FROM weather")
data = cursor.fetchall()
print("count:", data[0][0])
cursor.execute("SELECT tbname, * FROM weather LIMIT 2")
col_names = [meta[0] for meta in cursor.description]
print(col_names)
rows = cursor.fetchall()
print(rows)

cursor.close()
conn.close()

# output:
# count: 2000
# ['tbname', 'ts', 'temperature', 'location']
# row_count: -1
# [('t0', datetime.datetime(2022, 4, 27, 14, 54, 24, 392000), 23.5, 0), ('t0', datetime.datetime(2022, 4, 27, 14, 54, 24, 393000), 23.5, 0)]

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备注

TaosCursor 类使用原生连接进行写入、查询操作。在客户端多线程的场景下，这个游标实例必须保持线程独享，不能跨线程共享使用，否则会导致返回结果出现错误。

与 pandas 一起使用​

import taos
import pandas

conn = taos.connect()
df: pandas.DataFrame = pandas.read_sql("SELECT * FROM meters", conn)

# print index
print(df.index)
# print data type  of element in ts column
print(type(df.ts[0]))
print(df.head(3))

# output:
# RangeIndex(start=0, stop=8, step=1)
# <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
#                        ts  current  ...               location  groupid
# 0 2018-10-03 14:38:05.500     11.8  ...  california.losangeles        2
# 1 2018-10-03 14:38:16.600     13.4  ...  california.losangeles        2
# 2 2018-10-03 14:38:05.000     10.8  ...  california.losangeles        3

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其它示例程序​

示例程序链接示例程序内容
bind_multi.py参数绑定， 一次绑定多行
bind_row.py参数绑定，一次绑定一行
insert_lines.pyInfluxDB 行协议写入
json_tag.py使用 JSON 类型的标签
subscribe-async.py异步订阅
subscribe-sync.py同步订阅

其它说明​

异常处理​

所有数据库操作如果出现异常，都会直接抛出来。由应用程序负责异常处理。比如：

import taos

try:
    conn = taos.connect()
    conn.execute("CREATE TABLE 123")  # wrong sql
except taos.Error as e:
    print(e)
    print("exception class: ", e.__class__.__name__)
    print("error number:", e.errno)
    print("error message:", e.msg)
except BaseException as other:
    print("exception occur")
    print(other)

# output:
# [0x0216]: syntax error near 'Incomplete SQL statement'
# exception class:  ProgrammingError
# error number: -2147483114
# error message: syntax error near 'Incomplete SQL statement'

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关于纳秒 (nanosecond)​

由于目前 Python 对 nanosecond 支持的不完善(见下面的链接)，目前的实现方式是在 nanosecond 精度时返回整数，而不是 ms 和 us 返回的 datetime 类型，应用开发者需要自行处理，建议使用 pandas 的 to_datetime()。未来如果 Python 正式完整支持了纳秒，Python 连接器可能会修改相关接口。

  1. https://stackoverflow.com/questions/10611328/parsing-datetime-strings-containing-nanoseconds
  2. https://www.python.org/dev/peps/pep-0564/

常见问题​

欢迎提问或报告问题。

重要更新​

连接器版本重要更新发布日期
2.3.11. support TDengine REST API
2. remove support for Python version below 3.6		2022-04-28
2.2.5support timezone option when connect2022-04-13
2.2.2support sqlalchemy dialect plugin2022-03-28

Release Notes

API 参考​

SOC 2 Certified
ISO 27001 Certified
ISO 27017 Certified
TDengine 核心是一款高性能、集群开源、云原生的时序数据库（Time Series Database，TSDB），专为物联网IoT平台、工业互联网、电力、IT 运维等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本，是一个高性能、分布式的物联网IoT、工业大数据平台。
产品
TDengine Enterprise
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新版时序数据库 TDengine v3.0