deephaven-core 0.36.1
pip install deephaven-core
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Deephaven Engine Python 包
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这些详情 尚未 由PyPI验证项目链接
元数据
- 许可证: 其他/专有许可证（Deephaven社区许可证）
- 作者: Deephaven数据实验室
- 标签 Deephaven, 开发
- 需求: Python >=3.8
-
额外提供:
autocomplete
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项目描述
Deephaven Python 集成包
Deephaven Python 集成包由Deephaven数据实验室创建。它允许Python开发者（包括数据科学家）直接在Deephaven数据服务器中访问数据、运行查询和执行Python脚本，以实现最佳性能。通过利用Deephaven独特的流式表能力和其众多的数据摄取设施（Kafka、Parquet、CSV、SQL等），Python开发者可以快速构建高性能且易于消费的实时数据处理管道。
如果您使用的是Windows操作系统，则通过pip运行Deephaven不需要WSL。
安装
由于此包依赖于Deephaven服务器，它预先安装了Deephaven Docker镜像，并在Deephaven Web UI的Python控制台中在运行时提供。
快速开始
from deephaven import read_csv
from deephaven.stream.kafka.consumer import kafka_consumer, TableType
from deephaven.plot import Figure, PlotStyle
csv_table = read_csv("data1.csv")
kafka_table = kafka_consumer.consume({'bootstrap.servers': 'redpanda:29092'}, topic='realtime_feed', table_type=TableType.Append)
joined_table = kafka_table.join(csv_table, on=["key_col_1", "key_col_2"], joins=["data_col1"])
plot = Figure() \
.axes(plot_style = PlotStyle.STACKED_BAR )\
.plot_cat(series_name="Categories1", t=joined_table, category="Key_col_1", y = "data_col1") \
.show()
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API参考
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