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title: Python Connector
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Python 连接器的使用参见[视频教程](https://www.taosdata.com/blog/2020/11/11/1963.html)

- **安装**：参见下面具体步骤
- **示例程序**：位于 install_directory/examples/python

## 安装

Python 连接器支持的系统有：Linux 64/Windows x64

安装前准备：

- 已安装好 TDengine 应用驱动，请参考[安装连接器驱动步骤](/reference/connector/#安装客户端驱动)
- 已安装 python 2.7 or >= 3.4
- 已安装 pip

## Python 连接器安装

Python 连接器可以通过 `pip` 从 PyPI 下载安装。注意 TDengine Python 连接器的包名为 `taospy` 而不是 `taos`（这是一个与 TDengine 无关的另一个程序）。但为保持向后兼容性，仍然使用 `import taos` 导入。

```bash
pip install taospy
```

如果不使用系统默认的 `python` 和 `pip`，则需要指定 `pip` 的版本或路径：

```bash
pip2 install taospy
pip3 install taospy
```

Python 命令行依赖 taos 动态库 `libtaos.so` 或 `taos.dll`, 对于 Windows 客户端，安装 TDengine windows 客户端后，如果不能正常 `import taos`，可以将 `C:\TDengine\driver\taos.dll` 拷贝到 `C:\windows\system32` 目录后重新尝试。

对于无法联网用户，可以将 TDengine 客户端中的 `connector/python` 路径（Linux 下其安装路径为 `/usr/local/taos/connector/python/`，Windows 下默认安装路径为 `C:\TDengine\connector\python`）添加到 `PYTHONPATH` 环境变量中使用。

## 示例程序

示例程序源码位于 `<install_directory>/examples/python`，有：

- **read_example.py** Python 示例源程序

用户可以参考`read_example.py`这个程序来设计用户自己的写入、查询程序。

在安装了对应的应用驱动后，通过`import taos`引入 taos 类。主要步骤如下：

- 通过 taos.connect 获取 TaosConnection 对象，这个对象可以一个程序只申请一个，在多线程中共享。

- 通过 TaosConnection 对象的 `.cursor()` 方法获取一个新的游标对象，这个游标对象必须保证每个线程独享。

- 通过游标对象的 execute()方法，执行写入或查询的 SQL 语句。

- 如果执行的是写入语句，execute 返回的是成功写入的行数信息 affected rows。

- 如果执行的是查询语句，则 execute 执行成功后，需要通过 fetchall 方法去拉取结果集。 具体方法可以参考示例代码。

## 安装验证

运行如下指令：

```bash
cd {install_directory}/examples/python/PYTHONConnectorChecker/`
python3 PythonChecker.py -host <fqdn>
```

验证通过将打印出成功信息。


## PEP-249 兼容 API

您可以像其他数据库一样，使用类似 [PEP-249](https://www.python.org/dev/peps/pep-0249/) 数据库 API 规范风格的 API：

```python
import taos

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

cursor.execute("show databases")
results = cursor.fetchall()
for row in results:
    print(row)
```

### 代码示例

1. 导入 TDengine 客户端模块

   ```python
   import taos
   ```

2. 获取连接并获取游标对象

   ```python
   conn = taos.connect(host="127.0.0.1", user="root", password="taosdata", config="/etc/taos")
   c1 = conn.cursor()
   ```

   _host_ 是 TDengine 服务端所在 IP, _config_ 为客户端配置文件所在目录。

3. 写入数据

   ```python
   import datetime

   # 创建数据库
   c1.execute('create database db')
   c1.execute('use db')
   # 建表
   c1.execute('create table tb (ts timestamp, temperature int, humidity float)')
   # 插入数据
   start_time = datetime.datetime(2019, 11, 1)
   affected_rows = c1.execute('insert into tb values (\'%s\', 0, 0.0)' %start_time)
   # 批量插入数据
   time_interval = datetime.timedelta(seconds=60)
   sqlcmd = ['insert into tb values']
   for irow in range(1,11):
       start_time += time_interval
       sqlcmd.append('(\'%s\', %d, %f)' %(start_time, irow, irow*1.2))
   affected_rows = c1.execute(' '.join(sqlcmd))
   ```

4. 查询数据

   ```python
   c1.execute('select * from tb')
   # 拉取查询结果
   data = c1.fetchall()
   # 返回的结果是一个列表，每一行构成列表的一个元素
   numOfRows = c1.rowcount
   numOfCols = len(c1.description)
   for irow in range(numOfRows):
       print("Row%d: ts=%s, temperature=%d, humidity=%f" %(irow, data[irow][0], data[irow][1], data[irow][2]))

   # 直接使用cursor 循环拉取查询结果
   c1.execute('select * from tb')
   for data in c1:
       print("ts=%s, temperature=%d, humidity=%f" %(data[0], data[1], data[2]))
   ```

## Query API

从 v2.1.0 版本开始, 我们提供另外一种方法：`connection.query` 来操作数据库。

```python
import taos

conn = taos.connect()
conn.execute("create database if not exists pytest")

result = conn.query("show databases")
num_of_fields = result.field_count
for field in result.fields:
    print(field)
for row in result:
    print(row)
conn.execute("drop database pytest")
```

`query` 方法会返回一个 `TaosResult` 对象，并提供了以下属性或方法:

属性:

- `fields`: `TaosFields` 集合类，提供返回数据的列信息。
- `field_count`: 返回数据的列数.
- `affected_rows`: 插入数据的行数.
- `row_count`: 查询数据结果数.
- `precision`: 当前数据库的时间精度.

方法:

- `fetch_all()`: 类似于 `cursor.fetchall()` 返回同样的集合数据
- `fetch_all_into_dict()`: v2.1.1 新添加的 API，将上面的数据转换成字典类型返回
- `blocks_iter()` `rows_iter()`: 根据底层 API 提供的两种不同迭代器。
- `fetch_rows_a`: 异步 API
- `errno`: 错误码
- `errstr`: 错误信息
- `close`: 关闭结果对象，一般不需要直接调用

## 订阅 API

1. 创建一个同步订阅队列：

   ```python
   # 创建一个主题为 'test' 消费周期为1000毫秒的订阅
   #   第一个参数为 True 表示重新开始订阅，如为 False 且之前创建过主题为 'test' 的订阅，
   #   则表示继续消费此订阅的数据，而不是重新开始消费所有数据
   sub = conn.subscribe(True, "test", "select * from tb;", 1000)
   ```

2. 消费订阅的数据

   ```python
   data = sub.consume()
   for d in data:
       print(d)
   ```

3. 取消订阅

   ```python
   sub.close()
   ```

4. 关闭连接

   ```python
   conn.close()
   ```

## JSON 类型

从 `taospy` `v2.2.0` 开始，Python 连接器开始支持 JSON 数据类型的标签（TDengine 版本要求 Beta 版 2.3.5+， 稳定版 2.4.0+）。

创建一个使用 JSON 类型标签的超级表及其子表：

```python
# encoding:UTF-8
import taos

conn = taos.connect()
conn.execute("create database if not exists py_test_json_type")
conn.execute("use py_test_json_type")

conn.execute("create stable s1 (ts timestamp, v1 int) tags (info json)")
conn.execute("create table s1_1 using s1 tags ('{\"k1\": \"v1\"}')")
```

查询子表标签及表名：

```python
tags = conn.query("select info, tbname from s1").fetch_all_into_dict()
tags
```

`tags` 内容为：

```python
[{'info': '{"k1":"v1"}', 'tbname': 's1_1'}]
```

获取 JSON 中某值：

```python
k1 = conn.query("select info->'k1' as k1 from s1").fetch_all_into_dict()
"""
>>> k1
[{'k1': '"v1"'}]
"""
```

更多 JSON 类型的操作方式请参考 [JSON 类型使用说明](https://www.taosdata.com/cn/documentation/taos-sql)。

## 关于纳秒 (nanosecond) 在 Python 连接器中的说明

由于目前 Python 对 nanosecond 支持的不完善(参见链接 1. 2. )，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，涛思数据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/

## 帮助信息

用户可通过 python 的帮助信息直接查看模块的使用信息，或者参考 tests/examples/python 中的示例程序。以下为部分常用类和方法：

- _TaosConnection_ 类

  参考 python 中 help(taos.TaosConnection)。
  这个类对应客户端和 TDengine 建立的一个连接。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。

- _TaosCursor_ 类

  参考 python 中 help(taos.TaosCursor)。
  这个类对应客户端进行的写入、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。

- _connect_ 方法

  用于生成 taos.TaosConnection 的实例。
