用于cloogy的python api客户端
cloog的Python项目详细描述
#cloogy的python客户端安装cloogy
在终端：`pip3 install cloogy`
或在python shell或笔记本中：
``python
import pip
pip.main（['install'，'cloogy']）
``````
``python
`import yaml
from cloogy import cloogyclient
``
获取您的凭据
>获取您的登录名和密码。
在本例中，我们将从一个yaml文件中加载它。
`` python
`` python
` `‘credencredencredencredencredentials=yaml.load（f）
` `
` ` ` `` python
` `` login=credencredencredencredencredencredencredencredencredencredencredencredencredenci‘password’]
`
` `
` `35分；2分。创建cloogyclient
如果您提供登录名和密码，将为您处理身份验证。
``python
client=cloogyclient（login=login，password=password）
````
3。列出你的单位
``` python
units=client.get懔units（）
``````
``` python
``` units
````
4。通过id
`` python
`` python
`` python
`` python
`` python
`` python
` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` `
5.找出一些关于你的单元的信息，unit类是普通python dict的扩展，这意味着它的行为类似于普通dict，但是增加了一些额外的功能。列出登录时可用的所有标记
``python
client.get_tags（）
```
7。列出一个单元的可用标记
``python
tags=unit.get_tags（）
````
``python
``tags
``````
``python
``tag in tags]
````
``8。直接获取特定标签
``python
>tag.get_last_communication_date（）
````
9.获取消耗量
`` python
结束）
```
``python
client.get消费（
granularity=hourly'，可以是即时的、每小时的、每天的、每月的、每年的
start=start，
end=end，
tag s=[tag\u id]，标签id的列表
instants\u type=none；如何聚合即时测量。可以是avg，max，min，stdev。默认值为avg.
）
````
10。获取数据帧的消耗量
对于一些简单的分析，包括获取熊猫数据帧数据的方法
=pd.timestamp（'20180101'）
end=pd.timestamp（'20180417'）
``````
``python
``client.get_consumptions_dataframe（granularity='monthly'，start=start，end=end，tags=tag_id）
```
这样的平面表很好，但它可以包含多个tagid，我们也可以得到一个只供阅读的表：
阴谋！
%matplotlib inline
df.plot.bar（）
````
在终端：`pip3 install cloogy`
或在python shell或笔记本中：
``python
import pip
pip.main（['install'，'cloogy']）
``````
``python
`import yaml
from cloogy import cloogyclient
``
获取您的凭据
>获取您的登录名和密码。
在本例中，我们将从一个yaml文件中加载它。
`` python
`` python
` `‘credencredencredencredencredentials=yaml.load（f）
` `
` ` ` `` python
` `` login=credencredencredencredencredencredencredencredencredencredencredencredencredenci‘password’]
`
` `
` `35分；2分。创建cloogyclient
如果您提供登录名和密码，将为您处理身份验证。
``python
client=cloogyclient（login=login，password=password）
````
3。列出你的单位
``` python
units=client.get懔units（）
``````
``` python
``` units
````
4。通过id
`` python
`` python
`` python
`` python
`` python
`` python
` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` ` `
5.找出一些关于你的单元的信息，unit类是普通python dict的扩展，这意味着它的行为类似于普通dict，但是增加了一些额外的功能。列出登录时可用的所有标记
``python
client.get_tags（）
```
7。列出一个单元的可用标记
``python
tags=unit.get_tags（）
````
``python
``tags
``````
``python
``tag in tags]
````
``8。直接获取特定标签
``python
>tag.get_last_communication_date（）
````
9.获取消耗量
`` python
结束）
```
``python
client.get消费（
granularity=hourly'，可以是即时的、每小时的、每天的、每月的、每年的
start=start，
end=end，
tag s=[tag\u id]，标签id的列表
instants\u type=none；如何聚合即时测量。可以是avg，max，min，stdev。默认值为avg.
）
````
10。获取数据帧的消耗量
对于一些简单的分析，包括获取熊猫数据帧数据的方法
=pd.timestamp（'20180101'）
end=pd.timestamp（'20180417'）
``````
``python
``client.get_consumptions_dataframe（granularity='monthly'，start=start，end=end，tags=tag_id）
```
这样的平面表很好，但它可以包含多个tagid，我们也可以得到一个只供阅读的表：
阴谋！
%matplotlib inline
df.plot.bar（）
````
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