Python脚本组件的常用SDK有哪些_工业大脑(Industrial Intelligence)-阿里云帮助中心

本文为您介绍Python脚本组件的常用SDK。

api_util

接口：get_production_line_data

接口描述：获取产线数据。该接口可以获取IGate中各个节点中测点的历史数据。

入参说明：

参数名称	参数说明	参数类型	是否必填	参数范围
points	数据读取测点	List	是	无
start_time	数据读取开始时间（毫秒）	Int	是	正整数
end_time	数据读取结束时间（毫秒）	Int	是	正整数
date_type	返回结果数据类型，默认为None	String	否	None：返回dict dataFrame：返回DataFrame
sample_period	采样周期（单位：秒），表示返回的DataFrame数据的时间间隔。例如： `sample_period="5"`，表示每隔5s返回一条数据。默认为None。说明 data_type为None时可以不传当前参数；data_type为dataFrame时，必须传当前参数。	String	否	正整数

其中测点名称为输入IGate测点中key字段的值。如下：

# key的组成
# tenant_xxxxxx：租户编码
# filter_node：节点编码
# pres_diff_filter：测点编码
{
  "pres_diff_filter": {
    "keyName": "生料磨压差滤波",
    "time": 1617160993670,
    "value": 8.343000411987305,
    "key": "tenant_xxxxxx.filter_node.pres_diff_filter",
    "quality": 192
  }
}

key示例使用示例：

#import start
from algo_sdk import api_util
### customer code start
def main(input_data, context):
    #数据读取测点
    points = ['tenant_industry_brain.AICS.test2', 'tenant_industry_brain.AICS.test', 'tenant_industry_brain.AICS.test1']
    #数据读取开始时间
    start_time = 1606806992000
    #数据读取结束时间
    end_time = 1607152592000
    #None：返回字典，dataFrame：返回DataFrame结构
    #data_type = "dataFrame"
    data_type = None
    #采样周期
    sample_period ="12"
    result = api_util.get_production_line_data(points, start_time, end_time, data_type,
    sample_period)
    OUT1 = {
        "dataKey":{
            "value": result,
            "keyName":"keyName",
            "quality":192
        }
    }
    return OUT1
### customer code end

返回结果：

{
  "dataKey": {
    "keyName": "keyName",
    "value": {
      "tenant_industry_brain.AICS.test2": [
        {
          "value_type": "Double",
          "create_time": "2020-12-02 20:42:50",
          "time": "2020-12-02 20:42:50",
          "value": 5.110000004163236,
          "timestamp": 1606912970450,
          "quality": 192
        }
      ],
      "tenant_industry_brain.AICS.test": [],
      "tenant_industry_brain.AICS.test1": [
        {
          "value_type": "Double",
          "create_time": "2020-12-04 17:58:02",
          "time": "2020-12-04 17:58:02",
          "value": 10.11,
          "timestamp": 1607075882363,
          "quality": 192
        }
      ]
    },
    "quality": 192
  },
  "nodeInstanceId": "100237"
}

file_util

接口：download

接口描述：下载文件。

入参说明：

参数名称	参数说明	参数类型	是否必填
URL	文件相对地址	String	是
file_local_path	文件本地存储地址	String	否（如果不传文件本地地址，则返回文件流）

使用示例：

#import start
from algo_sdk import file_util
### customer code start
def main(input_data, context):
    # 文件下载 UPLOAD是组件搭建的时候配置的参数标识
  UPLOAD = input_data["UPLOAD"] orNone
  path = UPLOAD["default"]["value"]
  httpResponse = file_util.download(url=path)

logger_util

接口：get_logger

接口描述：获取日志。

入参说明：

参数名称	参数说明	参数类型	是否必填
logger_path	日志路径	String	是
name	名称	String	是

使用示例：

说明

代码中所打印的日志信息，可以单击对应组件的查看日志，查看实时和历史日志信息。

#import start
from algo_sdk import logger_util
logger = logger_util.get_logger(env_util.get_app_logs(), 'biz')
### customer code start
def main(input_data, context):
    #打印info日志
    logger.info("开始初始化配置文件")
    #打印error日志
    logger.error("开始导入配置文件[{}]","/somePath/config.properties")
    #打印warning日志
    logger.warning("开始从配置文件[{}]中读取配置项[{}]的值","/somePath/config.properties","maxSize")
    #打印debug日志
    logger.debug("读取配置文件时出现异常", new
    FileNotFoundException("File not exists"))
    OUT1 = {
        "dataKey":{
        "value": result,
        "keyName":"keyName",
        "quality":192
        }
    }
    return OUT1
### customer code end