使用Python查询数据

使用 InfluxDB influxdb_client_3 Python 客户端库模块和 SQL 或 InfluxQL 查询存储在 InfluxDB 中的数据。通过 Flight+gRPC 协议执行查询并检索数据，然后使用常见的 Python 工具处理数据。

• 开始使用Python查询InfluxDB
• 创建一个Python虚拟环境
  • 安装Python
  • 创建项目虚拟环境
  • 安装Anaconda
• 查询 InfluxDB
  • 安装 influxdb3-python 库
  • 创建一个 InfluxDB 客户端
  • 执行查询

开始使用Python查询InfluxDB

本指南假设以下前提条件：

• 一个带有查询数据的 InfluxDB 集群数据库
• 一个数据库令牌，具有对数据库的读取权限

要学习如何设置InfluxDB和写入数据，请参阅Get Started教程中的设置说明。

创建一个Python虚拟环境

本指南遵循使用 Python 虚拟环境 的推荐实践。如果您不想使用虚拟环境并且已安装 Python，请继续阅读 查询 InfluxDB。Python 虚拟环境 使您的项目的 Python 解释器和依赖项自包含并与其他项目隔离。

要安装Python并创建一个虚拟环境，请选择以下选项之一：

• Python venv: 自版本 3.5 起，venv 模块 在 Python 中是标准配置。

• Anaconda® Distribution: 一个提供Python和conda包和环境管理器的Python/R数据科学发行版。

  venv Anaconda

  安装 Python

  1. 请遵循 Python 安装说明 来为您的系统安装最新版本的 Python 编程语言。

  2. 检查您是否可以运行 python 和 pip 命令。 pip 是包含在大多数 Python 发行版中的一个包管理器。

     在您的终端中，输入以下命令：

     python --version
     

     pip --version
     

     根据您的系统，您可能需要使用特定版本的命令–例如。

     python3 --version
     

     pip3 --version
     

     如果 pip 或 pip 都不起作用，请按照适合您系统的 Pypa.io Pip 安装 方法进行操作。

  创建项目虚拟环境

  1. 为你的Python项目创建一个目录并切换到新目录—例如：

     mkdir ./PROJECT_DIRECTORY && cd $_
     

  2. 使用 Python venv 模块创建虚拟环境——例如：

     python -m venv envs/virtualenv-1
     

     venv 在您的项目中创建新的虚拟环境目录。

  3. 要在终端中激活新的虚拟环境，请运行source命令并传递虚拟环境activate脚本的路径：

     source envs/VIRTUAL_ENVIRONMENT_NAME/bin/activate
     

     例如：

     source envs/virtualenv-1/bin/activate
     

  安装 Anaconda

  1. 请遵循Anaconda安装说明，适用于您的系统。

  2. 检查您是否可以运行 conda 命令：

     conda
     

  3. 使用 conda 创建虚拟环境——例如：

     conda create --prefix envs/virtualenv-1 
     

     conda 在名为 ./envs/virtualenv-1 的目录中创建一个虚拟环境。

  4. 要激活新的虚拟环境，请使用 conda activate 命令并传递虚拟环境的目录路径：

     conda activate envs/VIRTUAL_ENVIRONMENT_NAME
     

     例如：

     conda activate ./envs/virtualenv-1
     

当虚拟环境被激活时，名称会显示在你的终端命令行的开头–例如：

(virtualenv-1) $ PROJECT_DIRECTORY

查询 InfluxDB

1. 安装 influxdb3-python 库
2. 创建一个InfluxDB客户端
3. 执行查询

安装 influxdb3-python 库

该 influxdb3-python 包提供了 influxdb_client_3 模块，用于将 InfluxDB Clustered 与您的 Python 代码集成。该模块支持将数据写入 InfluxDB 并使用 SQL 或 InfluxQL 查询数据。

安装以下依赖：

* 已经安装在写入数据部分

• influxdb3-python *: 提供了influxdb_client_3模块，并且还安装了pyarrow包，以便处理从查询返回的Arrow数据。
• pandas: 提供pandas模块用于分析和处理数据。
• tabulate: 提供了tabulate函数用于格式化表格数据。

在您的终端中输入以下命令：

pip install influxdb3-python pandas tabulate

安装了 influxdb3-python 和 pyarrow 后，您可以查询和分析存储在 InfluxDB 数据库中的数据。

创建一个 InfluxDB 客户端

以下示例展示了如何使用 Python 与 influxdb_client_3 模块来实例化一个配置为 InfluxDB 集群数据库的客户端。

在您的编辑器中，将以下示例代码复制并粘贴到一个新文件中，例如， query-example.py:

# query-example.py

from influxdb_client_3 import InfluxDBClient3

# Instantiate an InfluxDBClient3 client configured for your database
client = InfluxDBClient3(
    host='cluster-host.com',
    token='
DATABASE_TOKEN
',
    database='
DATABASE_NAME
'
)

from influxdb_client_3 import InfluxDBClient3, flight_client_options
import certifi

fh = open(certifi.where(), "r")
cert = fh.read()
fh.close()

client = InfluxDBClient3(
host="cluster-host.com",
token='
DATABASE_TOKEN
',
database='
DATABASE_NAME
',
flight_client_options=flight_client_options(
tls_root_certs=cert))
...

替换以下配置值：

• database: 要查询的InfluxDB 集群数据库的名称
• token: 一个数据库令牌，具有对指定数据库的读取访问权限。 将其存储在秘密存储或环境变量中，以避免暴露原始令牌字符串。

执行查询

要执行查询，请调用以下客户端方法：

query(query,language) 方法

并指定以下参数：

• query: 一个字符串。要执行的SQL或InfluxQL查询。
• 语言: 一个字符串 ("sql" 或 "influxql")。query 语言。

示例

以下示例展示了如何使用 SQL 或 InfluxQL 选择测量中的所有字段，然后将结果格式化为 Markdown 表格。

# query-example.py

from influxdb_client_3 import InfluxDBClient3

client = InfluxDBClient3(
    host='cluster-host.com',
    token='
DATABASE_TOKEN
',
    database='
DATABASE_NAME
'
)

# Execute the query and return an Arrow table
table = client.query(
    query="SELECT * FROM home",
    language="sql"
)

print("\n#### View Schema information\n")
print(table.schema)
print(table.schema.names)
print(table.schema.types)
print(table.field('room').type)
print(table.schema.field('time').metadata)

print("\n#### View column types (timestamp, tag, and field) and data types\n")
print(table.schema.field('time').metadata[b'iox::column::type'])
print(table.schema.field('room').metadata[b'iox::column::type'])
print(table.schema.field('temp').metadata[b'iox::column::type'])

print("\n#### Use PyArrow to read the specified columns\n")
print(table.column('temp'))
print(table.select(['room', 'temp']))
print(table.select(['time', 'room', 'temp']))

print("\n#### Use PyArrow compute functions to aggregate data\n")
print(table.group_by('hum').aggregate([]))
print(table.group_by('room').aggregate([('temp', 'mean')]))

# query-example.py

from influxdb_client_3 import InfluxDBClient3

client = InfluxDBClient3(
    host='cluster-host.com',
    token='
DATABASE_TOKEN
',
    database='
DATABASE_NAME
'
)

# Execute the query and return an Arrow table
table = client.query(
    query="SELECT * FROM home",
    language="influxql"
)

print("\n#### View Schema information\n")
print(table.schema)
print(table.schema.names)
print(table.schema.types)
print(table.field('room').type)
print(table.schema.field('time').metadata)

print("\n#### View column types (timestamp, tag, and field) and data types\n")
print(table.schema.field('time').metadata[b'iox::column::type'])
print(table.schema.field('room').metadata[b'iox::column::type'])
print(table.schema.field('temp').metadata[b'iox::column::type'])

print("\n#### Use PyArrow to read the specified columns\n")
print(table.column('temp'))
print(table.select(['room', 'temp']))
print(table.select(['time', 'room', 'temp']))

print("\n#### Use PyArrow compute functions to aggregate data\n")
print(table.group_by('hum').aggregate([]))
print(table.group_by('room').aggregate([('temp', 'mean')]))

替换以下配置值：

• database: 要查询的 InfluxDB 集群数据库 的名称
• token: 一个 数据库令牌，具有对指定数据库的读取访问权限。 将此存储在秘密存储或环境变量中，以避免暴露原始令牌字符串。

接下来，学习如何使用Python工具处理时间序列数据：

• 使用 PyArrow
• 使用 pandas