docs: python connector document part2 (#11941)

* docs: python document part2

* docs: refine some words

* docs: typo

docs-cn/14-reference/03-connector/python.mdx

@@ -61,10 +61,10 @@ pip3 uninstall taos taospy
 pip3 install taospy
 ```
 
-也可用指定某个特定版本安装。
+也可以指定某个特定版本安装。
 
 ```
-pip3 install taospy==2.2.5
+pip3 install taospy==2.3.0
 ```
 
 </TabItem>
@@ -82,7 +82,7 @@ pip3 install git+https://github.com/taosdata/taos-connector-python.git
 <Tabs groupId="connect" default="native">
 <TabItem value="native" label="原生连接">
 
-对于本地连接，需要验证客户端驱动和 Python 连接器本身是否正确安装。如果导入 `taos` 模块成功，在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：
+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：
 
 ```python
 import taos
@@ -91,7 +91,7 @@ import taos
 </TabItem>
 <TabItem  value="rest" label="REST 连接">
 
-对于 REST 连接，只需验证 `taosrest` 模块是否能成功导入。可在 Python 交互式 Shell 中输入：
+对于 REST 连接，只需验证是否能成功导入 `taosrest` 模块。可在 Python 交互式 Shell 中输入：
 
 ```python
 import taosrest
@@ -101,12 +101,12 @@ import taosrest
 </Tabs>
 
 :::tip
-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，仍需注意验证。最简单的验证方式是， 查看 `taospy` 最终的安装位置是否正确。在命令再次输入 `pip3 isntall taospy`, 就会打印出 `taospy` 的具体安装位置，比如在 Widnows 上：
+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 Widnows 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 (2.2.5)
+Requirement already satisfied: taospy in c:\users\username\appdata\local\programs\python\python310\lib\site-packages (2.3.0)
 ```
 
 :::
@@ -115,7 +115,7 @@ Requirement already satisfied: taospy in c:\users\username\appdata\local\program
 
 ### 连通性测试
 
-在用连接器建立连接之前，建议先做本地到 TDengine 集群的连通性测试。
+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。
 
 <Tabs>
 <TabItem value="native" label="原生连接">
@@ -170,20 +170,17 @@ curl -u root:taosdata http://<FQDN>:<PORT>/rest/sql -d "select server_version()"
 {{#include docs-examples/python/connect_native_reference.py}}
 ```
 
-`connect` 函数的所有参数都是可选参数。下表是连接参数的具体说明：
+`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：
 
-| 参数     | 含义                                                                                               | 默认值                                                     | 作用范围 |
-| -------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | -------- |
-| host     | 要连接的节点的 FQDN <br/> 如果不同提供此参数，则会连接客户端配置文件中的 firstEP                   | 无                                                         | 本次连接 |
-| user     | 用户名                                                                                             | root                                                       | 本次连接 |
-| passowrd | 密码                                                                                               | taosdata                                                   | 本次连接 |
-| database | 默认使用的数据库，<br/> 如果有值那么这个数据库必须存在                                             | 无                                                         | 本次连接 |
-| port     | 要连接的数据节点的起始端口，即 serverPort 配置。<br/> 只有在提供了 host 参数的时候，这个参数才生效 | 6030                                                       | 本次连接 |
-| config   | 客户端配置文件路径                                                                                 | 1. Windows: `C:\TDengine\cfg` <br/> 2. Linux: `/etc/taos/` | 本进程   |
-| timezone | 客户端时区                                                                                         | 客户端配置文件中 timezone                                  | 本进程   |
+- `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。
 
 :::warning
-当参数的作为范围是进程级别时，只有建立第一个连接时提供的参数生效。也就是说： 同一个进程的两个连接，必须使用相同的客户端配置。但这并不妨碍同一进程连接两个不同的集群，因为 host 参数是连接级别的。
+`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。
 :::
 
 :::tip
@@ -194,15 +191,97 @@ curl -u root:taosdata http://<FQDN>:<PORT>/rest/sql -d "select server_version()"
 </TabItem>
 <TabItem value="rest" label="REST 连接">
 
+```python
+{{#include docs-examples/python/connect_rest_examples.py:connect}}
+```
+
+`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`： 要连接的主机。默认是 localhost。
+- `user`： TDenigne 用户名。默认是 root。
+- `password`： TDeingine 用户密码。默认是 taosdata。
+- `port`: taosAdapter REST 服务监听端口。默认是 6041.
+- `timeout`: HTTP 请求超时时间。单位为秒。默认为 `socket._GLOBAL_DEFAULT_TIMEOUT`。 一般无需配置。
+
+:::note
+
+:::
+
 </TabItem>
 </Tabs>
 
-## 开发指南
+## 示例程序
 
 ### 基本使用
 
+<Tabs default="native" groupId="connect">
+<TabItem value="native" label="原生连接">
+
+#### 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。
+
+```python title="execute 方法"
+{{#include docs-examples/python/connection_usage_native_reference.py:insert}}
+```
+
+```python title="query 方法"
+{{#include docs-examples/python/connection_usage_native_reference.py:query}}
+```
+
+:::tip
+查询结果只能获取一次。比如上面的示例中 `featch_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： `featch_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。
+
+```python title="blocks_iter 方法"
+{{#include docs-examples/python/result_set_examples.py}}
+```
+#### 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。
+
+```python title="TaosCursor 的使用"
+{{#include docs-examples/python/cursor_usage_native_reference.py}}
+```
+
+:::note
+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。
+
+:::
+
+</TabItem>
+<TabItem value="rest" label="REST 连接">
+
+```python
+{{#include docs-examples/python/connect_rest_examples.py:basic}}
+```
+
+</TabItem>
+</Tabs>
+
 ### 与 pandas 一起使用
 
+<Tabs default="native" groupId="connect">
+<TabItem value="native" label="原生连接">
+
+```python
+{{#include docs-examples/python/conn_native_pandas.py}}
+```
+
+</TabItem>
+<TabItem value="rest" label="REST 连接">
+
+```python
+{{#include docs-examples/python/conn_rest_pandas.py}}
+```
+
+</TabItem>
+</Tabs>
+
 ### 其它示例程序
 
 | 示例程序链接                                                                                                  | 示例程序内容            |
@@ -216,23 +295,26 @@ curl -u root:taosdata http://<FQDN>:<PORT>/rest/sql -d "select server_version()"
 
 ## 其它说明
 
-### 关于纳秒 (nanosecond) 在 Python 连接器中的说明
+### 异常处理
 
-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。
+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：
+
+```python
+{{#include docs-examples/python/handle_exception.py}}
+```
+
+### 关于纳秒 (nanosecond)
+
+由于目前 Python 对 nanosecond 支持的不完善(参见下面的链接)，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/
 
-### 关于 TaosCursor 类的说明
-
-这个类对应原生连接进行的写入、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。
 
 ## 常见问题
 
-
 欢迎[提问或报告问题](https://github.com/taosdata/taos-connector-python/issues)。
 
-
 ## 重要更新
 
 | 连接器版本 | 主要更新 | 发布日期 |

docs-examples/c/connect_example.c

@@ -13,7 +13,9 @@ int main() {
   uint16_t    port = 0;  // 0 means use the default port
   TAOS       *taos = taos_connect(host, user, passwd, db, port);
   if (taos == NULL) {
-    printf("failed to connect to server\n");
+    int   errono = taos_errno(NULL);
+    char *msg = taos_errstr(NULL);
+    printf("%d, %s\n", errono, msg);
   } else {
     printf("connected\n");
     taos_close(taos);

docs-examples/c/error_handle_example.c

+// compile with
+// gcc error_handle_example.c -o error_handle_example -ltaos
+#include <stdio.h>
+#include <stdlib.h>
+#include "taos.h"
+
+int main() {
+  const char *host = "localhost";
+  const char *user = "root";
+  const char *passwd = "taosdata";
+  // if don't want to connect to a default db, set it to NULL or ""
+  const char *db = "notexist";
+  uint16_t    port = 0;  // 0 means use the default port
+  TAOS       *taos = taos_connect(host, user, passwd, db, port);
+  if (taos == NULL) {
+    int errono = taos_errno(NULL);
+    char *msg = taos_errstr(NULL);
+    printf("%d, %s\n", errono, msg);
+  } else {
+    printf("connected\n");
+    taos_close(taos);
+  }
+  taos_cleanup();
+}

docs-examples/python/conn_native_pandas.py

+import pandas
+from sqlalchemy import create_engine
+
+engine = create_engine("taos://root:taosdata@localhost:6030/power")
+df = pandas.read_sql("SELECT * FROM meters", engine)
+
+# 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  voltage  phase          location  groupid
+# 0 2018-10-03 14:38:05.000     10.3      219   0.31  beijing.chaoyang        2
+# 1 2018-10-03 14:38:15.000     12.6      218   0.33  beijing.chaoyang        2
+# 2 2018-10-03 14:38:16.800     12.3      221   0.31  beijing.chaoyang        2

docs-examples/python/conn_rest_pandas.py

+import pandas
+from sqlalchemy import create_engine
+
+engine = create_engine("taosrest://root:taosdata@localhost:6041")
+df: pandas.DataFrame = pandas.read_sql("SELECT * FROM power.meters", engine)
+
+# print index
+print(df.index)
+# print data type  of element in ts column
+print(type(df.ts[0]))
+print(df.head(3))
+
+# output:
+# <class 'datetime.datetime'>
+# RangeIndex(start=0, stop=8, step=1)
+#                                  ts  current  ...          location  groupid
+# 0         2018-10-03 14:38:05+08:00     10.3  ...  beijing.chaoyang        2
+# 1         2018-10-03 14:38:15+08:00     12.6  ...  beijing.chaoyang        2
+# 2  2018-10-03 14:38:16.800000+08:00     12.3  ...  beijing.chaoyang        2

docs-examples/python/connect_native_reference.py

@@ -5,7 +5,16 @@ conn: taos.TaosConnection = taos.connect(host="localhost",
                                          password="taosdata",
                                          database="test",
                                          port=6030,
-                                         config="C:\TDengine\cfg",  # for linux the default value is /etc/taos
-                                         timezone="Asia/Shanghai"  # default your host's timezone
-                                         )
+                                         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

docs-examples/python/connect_rest_examples.py

+# ANCHOR: connect
+from taosrest import connect, TaosRestConnection, TaosRestCursor
+
+conn: TaosRestConnection = connect(host="localhost",
+                                   user="root",
+                                   password="taosdata",
+                                   port=6041,
+                                   timeout=30)
+
+# ANCHOR_END: connect
+# ANCHOR: basic
+# create STable
+cursor = conn.cursor()
+cursor.execute("DROP DATABASE IF EXISTS power")
+cursor.execute("CREATE DATABASE power")
+cursor.execute("CREATE STABLE power.meters (ts TIMESTAMP, current FLOAT, voltage INT, phase FLOAT) TAGS (location BINARY(64), groupId INT)")
+
+# insert data
+cursor.execute("""INSERT INTO power.d1001 USING power.meters TAGS(Beijing.Chaoyang, 2) VALUES ('2018-10-03 14:38:05.000', 10.30000, 219, 0.31000) ('2018-10-03 14:38:15.000', 12.60000, 218, 0.33000) ('2018-10-03 14:38:16.800', 12.30000, 221, 0.31000)
+    power.d1002 USING power.meters TAGS(Beijing.Chaoyang, 3) VALUES ('2018-10-03 14:38:16.650', 10.30000, 218, 0.25000)
+    power.d1003 USING power.meters TAGS(Beijing.Haidian, 2) VALUES ('2018-10-03 14:38:05.500', 11.80000, 221, 0.28000) ('2018-10-03 14:38:16.600', 13.40000, 223, 0.29000)
+    power.d1004 USING power.meters TAGS(Beijing.Haidian, 3) VALUES ('2018-10-03 14:38:05.000', 10.80000, 223, 0.29000) ('2018-10-03 14:38:06.500', 11.50000, 221, 0.35000)""")
+print("affected rows", cursor.rowcount)
+
+# query data
+cursor.execute("SELECT * FROM power.meters")
+# get column names from cursor
+column_names = [meta[0] for meta in cursor.description]
+# get rows
+data: list[tuple] = cursor.fetchall()
+print(column_names)
+for row in data:
+    print(row)
+
+# output:
+# affected rows 8
+# ['ts', 'current', 'voltage', 'phase', 'location', 'groupid']
+# [datetime.datetime(2018, 10, 3, 14, 38, 5, tzinfo=tzinfo(480,'+08:00')), 10.3, 219, 0.31, 'beijing.chaoyang', 2]
+# [datetime.datetime(2018, 10, 3, 14, 38, 15, tzinfo=tzinfo(480,'+08:00')), 12.6, 218, 0.33, 'beijing.chaoyang', 2]
+# [datetime.datetime(2018, 10, 3, 14, 38, 16, 800000, tzinfo=tzinfo(480,'+08:00')), 12.3, 221, 0.31, 'beijing.chaoyang', 2]
+# [datetime.datetime(2018, 10, 3, 14, 38, 16, 650000, tzinfo=tzinfo(480,'+08:00')), 10.3, 218, 0.25, 'beijing.chaoyang', 3]
+# [datetime.datetime(2018, 10, 3, 14, 38, 5, 500000, tzinfo=tzinfo(480,'+08:00')), 11.8, 221, 0.28, 'beijing.haidian', 2]
+# [datetime.datetime(2018, 10, 3, 14, 38, 16, 600000, tzinfo=tzinfo(480,'+08:00')), 13.4, 223, 0.29, 'beijing.haidian', 2]
+# [datetime.datetime(2018, 10, 3, 14, 38, 5, tzinfo=tzinfo(480,'+08:00')), 10.8, 223, 0.29, 'beijing.haidian', 3]
+# [datetime.datetime(2018, 10, 3, 14, 38, 6, 500000, tzinfo=tzinfo(480,'+08:00')), 11.5, 221, 0.35, 'beijing.haidian', 3]
+
+# ANCHOR_END: basic

docs-examples/python/connection_usage_native_reference.py

+import taos
+
+# ANCHOR: insert
+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
+# ANCHOR_END: insert
+
+# ANCHOR: query
+# 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}]
+# ANCHOR_END: query
+
+
+conn.close()

docs-examples/python/cursor_usage_native_reference.py

+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)]

docs-examples/python/handle_exception.py

+import taos
+
+conn: taos.TaosConnection = None
+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)
+finally:
+    if conn is not None:
+        conn.close()
+
+# output:
+# [0x0216]: syntax error near 'Incomplete SQL statement'
+# exception class:  ProgrammingError
+# error number: -2147483114
+# error message: syntax error near 'Incomplete SQL statement'

docs-examples/python/result_set_examples.py

+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)