TL;DR Python客户端库

作者：Susannah Brodnitz / 产品，用例，开发者
2022年8月9日

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InfluxDB拥有超过一打不同的客户端库，帮助开发者使用他们最擅长的编程语言处理时间序列数据。Python客户端库是我们最受欢迎的选择之一。它易于学习，使用您熟悉的语言与InfluxDB协作可以帮助您快速开始进行强大的时间序列分析。

批量数据

批量数据允许您更高效地将数据写入InfluxDB，一次发送数千个数据点。为此，您需要实例化写入API类，并设置批量大小、刷新间隔和其他参数，如最大重试次数。您可以使用多种格式向InfluxDB发送数据，包括行协议、点数据结构和Pandas DataFrames。这使得无论数据格式如何，发送数据到InfluxDB都变得简单。

查询数据

要使用Python客户端库从InfluxDB查询数据，您使用查询API。查询本身在Flux中，它位于您的Python代码内。这可以让您直接将数据返回到应用程序中，便于使用。您可以使用多种不同格式返回数据，包括字符串、CSV、流和Pandas DataFrames。您首先实例化查询类。有几种不同的查询函数可供选择，以返回您想要格式的数据，并为每个函数传递Flux查询。函数query()返回Flux表格结构；query_raw()返回未格式化的字符串；query_csv()返回CSV文件；query_data_frame()返回Pandas DataFrame；而query_stream()返回可以迭代的流数据。

管理API

Python客户端库还可以执行管理任务，如创建组织、桶和授权令牌。您也可以通过InfluxDB UI执行这些任务，并且这是新InfluxDB用户通常的做法。但随着您越来越熟练，并想更高级地使用InfluxDB，您可能想创建多个InfluxDB实例。管理API允许您自动化此过程，而不是在UI中手动创建每个实例。要使用管理API，您首先实例化您想要工作的类 —— 组织、桶或授权。每个类都有允许您执行操作的功能，例如create_organization()和delete_bucket()。删除API允许您从InfluxDB中删除记录。

您可以观看我们的三集视频系列，了解Python客户端库的更多信息。

第一部分介绍了批量数据。

第二部分展示了如何查询数据。

第三部分将介绍管理任务。