Python InfluxDB2 - write_api.write(...) 如何检查是否成功?
Python InfluxDB2 - write_api.write(...) How to check for success?
我需要将历史数据写入 InfluxDB(我使用的是 Python,在这种情况下这不是必须的,所以我可能愿意接受非 Python 的解决方案)。我这样设置写API
write_api = client.write_api(write_options=ASYNCHRONOUS)
数据来自一个以时间戳为key的DataFrame,所以我这样写到数据库中
result = write_api.write(bucket=bucket, data_frame_measurement_name=field_key, record=a_data_frame)
此调用不会抛出异常,即使 InfluxDB 服务器已关闭。 result
有一个受保护的属性 _success
,它在调试时是一个布尔值,但我无法从代码中访问它。
如何检查写入是否成功?
如果您想立即将数据写入数据库,请使用 write_api
的同步版本 - https://github.com/influxdata/influxdb-client-python/blob/58343322678dd20c642fdf9d0a9b68bc2c09add9/examples/example.py#L12
应该通过调用“触发”异步写入 .get()
- https://github.com/influxdata/influxdb-client-python#asynchronous-client
此致
write_api.write()
returns a multiprocessing.pool.AsyncResult
或 multiprocessing.pool.AsyncResult
(两者相同)。
使用此 return 对象,您可以通过多种方式检查异步请求。看这里:https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.AsyncResult
如果可以使用阻塞请求,那么write_api = client.write_api(write_options=SYNCRONOUS)
就可以使用。
如果您使用后台批处理,您可以添加自定义成功、错误和重试回调。
from influxdb_client import InfluxDBClient
def success_cb(details, data):
url, token, org = details
print(url, token, org)
data = data.decode('utf-8').split('\n')
print('Total Rows Inserted:', len(data))
def error_cb(details, data, exception):
print(exc)
def retry_cb(details, data, exception):
print('Retrying because of an exception:', exc)
with InfluxDBClient(url, token, org) as client:
with client.write_api(success_callback=success_cb,
error_callback=error_cb,
retry_callback=retry_cb) as write_api:
write_api.write(...)
如果你急于测试所有的回调,不想等到所有的重试结束,你可以覆盖重试的间隔和次数。
from influxdb_client import InfluxDBClient, WriteOptions
with InfluxDBClient(url, token, org) as client:
with client.write_api(success_callback=success_cb,
error_callback=error_cb,
retry_callback=retry_cb,
write_options=WriteOptions(retry_interval=60,
max_retries=2),
) as write_api:
...
我需要将历史数据写入 InfluxDB(我使用的是 Python,在这种情况下这不是必须的,所以我可能愿意接受非 Python 的解决方案)。我这样设置写API
write_api = client.write_api(write_options=ASYNCHRONOUS)
数据来自一个以时间戳为key的DataFrame,所以我这样写到数据库中
result = write_api.write(bucket=bucket, data_frame_measurement_name=field_key, record=a_data_frame)
此调用不会抛出异常,即使 InfluxDB 服务器已关闭。 result
有一个受保护的属性 _success
,它在调试时是一个布尔值,但我无法从代码中访问它。
如何检查写入是否成功?
如果您想立即将数据写入数据库,请使用 write_api
的同步版本 - https://github.com/influxdata/influxdb-client-python/blob/58343322678dd20c642fdf9d0a9b68bc2c09add9/examples/example.py#L12
应该通过调用“触发”异步写入 .get()
- https://github.com/influxdata/influxdb-client-python#asynchronous-client
此致
write_api.write()
returns a multiprocessing.pool.AsyncResult
或 multiprocessing.pool.AsyncResult
(两者相同)。
使用此 return 对象,您可以通过多种方式检查异步请求。看这里:https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html#multiprocessing.pool.AsyncResult
如果可以使用阻塞请求,那么write_api = client.write_api(write_options=SYNCRONOUS)
就可以使用。
如果您使用后台批处理,您可以添加自定义成功、错误和重试回调。
from influxdb_client import InfluxDBClient
def success_cb(details, data):
url, token, org = details
print(url, token, org)
data = data.decode('utf-8').split('\n')
print('Total Rows Inserted:', len(data))
def error_cb(details, data, exception):
print(exc)
def retry_cb(details, data, exception):
print('Retrying because of an exception:', exc)
with InfluxDBClient(url, token, org) as client:
with client.write_api(success_callback=success_cb,
error_callback=error_cb,
retry_callback=retry_cb) as write_api:
write_api.write(...)
如果你急于测试所有的回调,不想等到所有的重试结束,你可以覆盖重试的间隔和次数。
from influxdb_client import InfluxDBClient, WriteOptions
with InfluxDBClient(url, token, org) as client:
with client.write_api(success_callback=success_cb,
error_callback=error_cb,
retry_callback=retry_cb,
write_options=WriteOptions(retry_interval=60,
max_retries=2),
) as write_api:
...