pg-utils 0.6.0

等等，什么？为什么？！？

让我们用几个例子来说明。首先，建立连接很简单：

In [1]: from pg_utils import connection, table

In [2]: conn = connection.Connection()

环境变量pg_username、pg_password、pg_hostname和pg_database可用于存储相应连接信息的值。当然，任何用户名、密码、主机名或数据库都可以被覆盖。

接下来，让我们构建一个简单的表，由一百万行组成，其中一列是随机选择的，另一列是从标准正态分布（通过Box-Muller transform）中采样的。

In [1]: from pg_utils import table

In [2]: t = table.Table.create("pg_utils_test",
   ...:         """create table pg_utils_test as
                    select random() as x,
   ...:             sqrt(-2 * ln(u1))*cos(2*PI()*u2) as y
   ...:             from(
   ...:                 select random() as u1, random() as u2
   ...:                 from generate_series(1, 1000000)
   ...:             )a""")

对象t是元数据对象。它不保存表中的任何实际数据。但是，我们有一个通过数据库工作的熊猫api的有限子集。例如：

In [3]: t.describe()
Out[3]:
                      x               y
count    1000000.000000  1000000.000000
mean           0.499628       -0.000075
std_dev        0.288671        0.999630
minimum        0.000001       -4.589661
25%            0.249420       -0.672603
50%            0.499709        0.000695
75%            0.749733        0.673413
maximum        0.999999        4.867347

注意，none这些计算是在本地完成的。它们都在数据库里完成了。

另外，t.x.distplot(bins=1000)和t.y.distplot(bins=1000)生成以下直方图（带kde）：

注

Tableapi已从0.3.x显著更改为0.4.0。特别是，schema和connection参数现在是可选的（分别替换为用户名和新连接）。这使得表名成为许多这些方法唯一需要的参数。如果table_name已经被模式限定（例如"foo.bar"），那么pg utils将做正确的事情，只需设置schema="foo"和table_name="bar"。

目标

此套餐的目标是：

• 提供一个简单的Connection对象，该对象基于环境变量构建到数据库的简单连接（如果指定，则使用参数重写）。
• 分别使用Column和Table元数据构造模拟pandas系列和dataframe对象。列和表将实现在数据库中进行计算的pandas api的某些部分。
• 可能还有其他工具，用于自动化简单任务和方便地显示元数据（如果需要）。

非目标

这个包裹永远不会是：

• 对象关系映射器（ORM）。唯一的sql-ish操作将是那些已实现的操作，以及用于序列和/或数据帧的pandas api的模拟sql-ish位。

安装

在皮皮上。所以，只要做

pip install pg-utils

对于基本包，或

pip install pg-utils[graphics]

为图形可视化安装Seaborn。