表格存储 Python SDK 开发入门

本文涉及的产品
表格存储 Tablestore,50G 2个月
简介: 本文将结合电商订单场景为例,介绍表格存储 Tablestore Python SDK 的基本使用方法。

准备工作

在您开始Tablestore SDK开发前,需确保已开通表格存储服务并且已创建表格存储实例。

您需要提前获取到以下几个参数


开发简介

开发示例中将以订单场景为例,使用Tablestore SDK实现如下几个功能。

  • 订单表创建。
  • 订单插入。
  • 订单号查询。
  • 订单搜索。


字段名

字段类型

字段描述

order_id

String

主键

订单号

customer_name

String

属性列

消费者姓名

product_name

String

属性列

产品名

product_type

String

属性列

产品类型

order_time

String

属性列

下单时间

pay_time

String

属性列

支付时间

订单表

开发步骤

初始化连接

Tablestore支持Http/Https协议访问服务端,使用Python SDK发起请求前,您需要初始化一个OTSClinet实例,初始化需要获取到服务地址(endpoint)、实例名(instanceName)、密钥(accessKeyId、accessSecret)等信息。代码如下

if__name__=='__main__':
client=OTSClient("https://order-instance.cn-beijing.ots.aliyuncs.com",# your endpoint"",# your accessKeyId"",# your accessSecret"order-instance")#your insntace name#operation_method(client)

创建数据表

示例代码中创建了一张订单数据表order。

# 创建数据表defcreateOrderTable(client):
schema_of_primary_key= [('order_id', 'STRING')]
table_meta=TableMeta("order", schema_of_primary_key)
# 设置表数据生命周期为永久,设置表最大版本数为1table_option=TableOptions(-1, 1)
# 默认设置表预留读写cu为0reserved_throughput=ReservedThroughput(CapacityUnit(0, 0))
# 发送创建数据表请求client.create_table(table_meta, table_option, reserved_throughput)
print ('Table has been created.')

写入数据

示例代码中写入了一条订单数据,订单号order_id为“o1”。样例中模拟了一万条订单数据,这里不作展示。

defputOrder(client):
primary_key= [('order_id', 'o1')]
attribute_columns= [('customer_name', '消十一'),('product_name', 'iphone 6'),('product_type', '手机'),('order_time', '2021-10-25 09:20:01'),('pay_time', '2017-10-25 10:00:01')]
table_name='order'row=Row(primary_key, attribute_columns)
condition=Condition(RowExistenceExpectation.IGNORE)
consumed, return_row=client.put_row(table_name, row, condition)
print (u'Write succeed, consume %s write cu.'%consumed.write)

查询数据

示例代码中查询订单号order_id为“o1”的记录

defgetOrder(client):
primary_key= [('order_id', 'o1')]
columns_to_get= ['customer_name','product_name','product_type','order_time','pay_time']
table_name="order"consumed, return_row, next_token=client.get_row(table_name, primary_key, columns_to_get, None, 1)
print ('Value of primary key: %s'%return_row.primary_key)
print ('Value of attribute: %s'%return_row.attribute_columns)

创建多元索引

示例代码中创建了一个多元索引order_index。分别设置customer_name字符串类型、order_time字符串类型、pay_time字符串类型、product_name分词类型、product_type字符串类型。关于索引字段类型的介绍请参考多元索引概述

defcreateSearchIndex(client):
field_a=FieldSchema('customer_name', FieldType.KEYWORD, index=True, enable_sort_and_agg=True, store=True)
field_b=FieldSchema('order_time', FieldType.KEYWORD, index=True, enable_sort_and_agg=True, store=True)
field_c=FieldSchema('pay_time', FieldType.KEYWORD, index=True, enable_sort_and_agg=True, store=True)
field_d=FieldSchema('product_type', FieldType.TEXT, index=True, store=True, analyzer=AnalyzerType.SINGLEWORD)
field_e=FieldSchema('customer_name', FieldType.KEYWORD, index=True, enable_sort_and_agg=True, store=True)
fields= [field_a, field_b, field_c, field_d, field_e]
index_meta=SearchIndexMeta(fields, None, None)
client.create_search_index("order", "order_index", index_meta)
print ('create search index succeed')

搜索数据

示例代码中查询产品类型为“手机”的订单,并统计了符合条件的行数。

defsearchQuery1():
query=TermQuery('product_type', '手机')
search_response=client.search(
"order", "order_index",
SearchQuery(query, limit=100, get_total_count=True),
ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL)
    )

示例代码中搜索产品名包含“iphone”的订单,并统计了符合条件的行数。

defsearchQuery2():
query=MatchQuery('product_name', 'iphone')
search_response=client.search(
"order", "order_index",
SearchQuery(query, limit=100, get_total_count=True),
ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL)
        )

示例代码中查询了消费者姓名为“消十一”并且下单时间在“2021-10-24 00:00:00”之间的订单。并统计了行数。

defsearchQuery3():
bool_query=BoolQuery(
must_queries=[
TermQuery('customer_name', '消十一'),
RangeQuery('order_time', range_to='2021-10-24 00:00:00', include_upper=False)
        ]
    )
search_response=client.search(
"order", "order_index",
SearchQuery(
bool_query,
None,
limit=10,
get_total_count=True),
ColumnsToGet(return_type=ColumnReturnType.ALL)
    )

删除多元索引

示例代码中展示了删除订单表order中的order_index多元索引。

defdelete_search_index(index_name):
client.delete_search_index("order", "order_index")

删除数据表

示例代码中展示了删除订单表order。删除表之前需确保先删除表中的多元索引。

defdelete_table():
client.delete_table("order")

更多关于Tablestore Python SDK的介绍请参考Tablestore Python SDK

相关实践学习
消息队列+Serverless+Tablestore:实现高弹性的电商订单系统
基于消息队列以及函数计算,快速部署一个高弹性的商品订单系统,能够应对抢购场景下的高并发情况。
阿里云表格存储使用教程
表格存储(Table Store)是构建在阿里云飞天分布式系统之上的分布式NoSQL数据存储服务,根据99.99%的高可用以及11个9的数据可靠性的标准设计。表格存储通过数据分片和负载均衡技术,实现数据规模与访问并发上的无缝扩展,提供海量结构化数据的存储和实时访问。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/ots
目录
相关文章
|
22天前
|
缓存 算法 数据处理
Python入门:9.递归函数和高阶函数
在 Python 编程中,函数是核心组成部分之一。递归函数和高阶函数是 Python 中两个非常重要的特性。递归函数帮助我们以更直观的方式处理重复性问题,而高阶函数通过函数作为参数或返回值,为代码增添了极大的灵活性和优雅性。无论是实现复杂的算法还是处理数据流,这些工具都在开发者的工具箱中扮演着重要角色。本文将从概念入手,逐步带你掌握递归函数、匿名函数(lambda)以及高阶函数的核心要领和应用技巧。
Python入门:9.递归函数和高阶函数
|
21天前
|
存储 算法 API
【01】整体试验思路,如何在有UID的情况下获得用户手机号信息,python开发之理论研究试验,如何通过抖音视频下方的用户的UID获得抖音用户的手机号-本系列文章仅供学习研究-禁止用于任何商业用途-仅供学习交流-优雅草卓伊凡
【01】整体试验思路,如何在有UID的情况下获得用户手机号信息,python开发之理论研究试验,如何通过抖音视频下方的用户的UID获得抖音用户的手机号-本系列文章仅供学习研究-禁止用于任何商业用途-仅供学习交流-优雅草卓伊凡
141 82
|
22天前
|
开发者 Python
Python入门:8.Python中的函数
### 引言 在编写程序时,函数是一种强大的工具。它们可以将代码逻辑模块化,减少重复代码的编写,并提高程序的可读性和可维护性。无论是初学者还是资深开发者,深入理解函数的使用和设计都是编写高质量代码的基础。本文将从基础概念开始,逐步讲解 Python 中的函数及其高级特性。
Python入门:8.Python中的函数
|
8天前
|
数据采集 人工智能 数据挖掘
Python 编程基础与实战:从入门到精通
本文介绍Python编程语言,涵盖基础语法、进阶特性及实战项目。从变量、数据类型、运算符、控制结构到函数、列表、字典等基础知识,再到列表推导式、生成器、装饰器和面向对象编程等高级特性,逐步深入。同时,通过简单计算器和Web爬虫两个实战项目,帮助读者掌握Python的应用技巧。最后,提供进一步学习资源,助你在Python编程领域不断进步。
|
4天前
|
人工智能 自然语言处理 程序员
用通义灵码开发一个Python时钟:手把手体验AI程序员加持下的智能编码
通义灵码是基于通义大模型的AI研发辅助工具,提供代码智能生成、研发问答、多文件修改等功能,帮助开发者提高编码效率。本文通过手把手教程,使用通义灵码开发一个简单的Python时钟程序,展示其高效、智能的编码体验。从环境准备到代码优化,通义灵码显著降低了开发门槛,提升了开发效率,适合新手和资深开发者。最终,你将体验到AI加持下的便捷与强大功能。
|
13天前
|
存储 API 数据安全/隐私保护
【02】整体试验思路,在这之前我们发现sec_uid,sec_uid是什么和uid的关系又是什么?相互如何转换?python开发之理论研究试验,如何通过抖音视频下方的用户的UID获得抖音用户的手机号-本系列文章仅供学习研究-禁止用于任何商业用途-仅供学习交流-优雅草卓伊凡
【02】整体试验思路,在这之前我们发现sec_uid,sec_uid是什么和uid的关系又是什么?相互如何转换?python开发之理论研究试验,如何通过抖音视频下方的用户的UID获得抖音用户的手机号-本系列文章仅供学习研究-禁止用于任何商业用途-仅供学习交流-优雅草卓伊凡
52 6
|
21天前
|
存储 人工智能 程序员
通义灵码AI程序员实战:从零构建Python记账本应用的开发全解析
本文通过开发Python记账本应用的真实案例,展示通义灵码AI程序员2.0的代码生成能力。从需求分析到功能实现、界面升级及测试覆盖,AI程序员展现了需求转化、技术选型、测试驱动和代码可维护性等核心价值。文中详细解析了如何使用Python标准库和tkinter库实现命令行及图形化界面,并生成单元测试用例,确保应用的稳定性和可维护性。尽管AI工具显著提升开发效率,但用户仍需具备编程基础以进行调试和优化。
210 9
|
14天前
|
API 开发工具 Python
【Azure Developer】编写Python SDK代码实现从China Azure中VM Disk中创建磁盘快照Snapshot
本文介绍如何使用Python SDK为中国区微软云(China Azure)中的虚拟机磁盘创建快照。通过Azure Python SDK的Snapshot Class,指定`location`和`creation_data`参数,使用`Copy`选项从现有磁盘创建快照。代码示例展示了如何配置Default Azure Credential,并设置特定于中国区Azure的`base_url`和`credential_scopes`。参考资料包括官方文档和相关API说明。
|
10月前
|
人工智能 Java Python
python入门(二)安装第三方包
python入门(二)安装第三方包
119 1
|
5月前
|
机器学习/深度学习 Python
【10月更文挑战第5天】「Mac上学Python 6」入门篇6 - 安装与使用Anaconda
本篇将详细介绍如何在Mac系统上安装和配置Anaconda,如何创建虚拟环境,并学习如何使用 `pip` 和 `conda` 管理Python包,直到成功运行第一个Python程序。通过本篇,您将学会如何高效地使用Anaconda创建和管理虚拟环境,并使用Python开发。
178 4
【10月更文挑战第5天】「Mac上学Python 6」入门篇6 - 安装与使用Anaconda

热门文章

最新文章

  • 1
    【Azure Storage Account】利用App Service作为反向代理, 并使用.NET Storage Account SDK实现上传/下载操作
    21
  • 2
    【04】鸿蒙实战应用开发-华为鸿蒙纯血操作系统Harmony OS NEXT-正确安装鸿蒙SDK-结构目录介绍-路由介绍-帧动画(ohos.animator)书写介绍-能够正常使用依赖库等-ArkUI基础组件介绍-全过程实战项目分享-从零开发到上线-优雅草卓伊凡
    68
  • 3
    CompreFace:Star6.1k,Github上火爆的轻量化且强大的人脸识别库,api,sdk都支持
    50
  • 4
    【Azure Developer】编写Python SDK代码实现从China Azure中VM Disk中创建磁盘快照Snapshot
    28
  • 5
    【02】鸿蒙实战应用开发-华为鸿蒙纯血操作系统Harmony OS NEXT-项目开发实战-准备工具安装-编译器DevEco Studio安装-arkts编程语言认识-编译器devco-鸿蒙SDK安装-模拟器环境调试-hyper虚拟化开启-全过程实战项目分享-从零开发到上线-优雅草卓伊凡
    49
  • 6
    【11】flutter进行了聊天页面的开发-增加了即时通讯聊天的整体页面和组件-切换-朋友-陌生人-vip开通详细页面-即时通讯sdk准备-直播sdk准备-即时通讯有无UI集成的区别介绍-开发完整的社交APP-前端客户端开发+数据联调|以优雅草商业项目为例做开发-flutter开发-全流程-商业应用级实战开发-优雅草Alex
    174
  • 7
    【08】flutter完成屏幕适配-重建Android,增加GetX路由,屏幕适配,基础导航栏-多版本SDK以及gradle造成的关于fvm的使用(flutter version manage)-卓伊凡换人优雅草Alex-开发完整的社交APP-前端客户端开发+数据联调|以优雅草商业项目为例做开发-flutter开发-全流程-商业应用级实战开发-优雅草Alex
    176
  • 8
    【01】完整开发即构美颜sdk的uni官方uts插件—让所有开发者可以直接使用即构美颜sdk的能力-优雅草卓伊凡
    80
  • 9
    AutoTalk第十三期-应知必会的自动化工具-阿里云SDK支持策略(一)
    63
  • 10
    自动化AutoTalk第十期:应知必会的自动化工具-阿里云SDK
    63