的Python + Q（KDB） - 該工具易於使用和維護良好

Question

從一個線程約會幾年前，我發現了一些選項，以整合Python和KDB，即

• QPT
• 丹的工具
• PYQ
• qPython

最後兩個似乎是在目前動態更新唯一的。我的問題是那些實際使用這些工具（並且最好嘗試了幾種）的人。根據你的經驗，後兩者中的哪一個更適合我。選擇標準是（按順序）

• 易用性（我是新來的Q，理想情況下，我會做在python更多的工作比Q）
• 文檔（似乎是任何東西一般不是很大KDB）
• 蟒蛇3.x的支持
• 速度

如果我完全錯過了一個工具，它符合我的要求，請讓我知道。據我所知，引發類似的問題線程，但我找了2017年的答案，而不是2015年

Answer 1

這kdb/python指南進行了更新2017年：

爲別人誰需要一個Python庫，我高度推薦 我已經使用了exxeleron qpython庫相當廣泛的exxeleron qpython庫（儘管它確實需要numpy的，這 需要2.6作爲最低限度，我相信，這可能是一個限制）

Answer 2

，並已發現這對Pyth來說是一個很好的包在< - > kdb + IPC。最後我回想起來，在發送到kdb +時，它對序列化多字節字符（至少在Python 2.7中）有問題，所以作爲解決方案，我將字符串/符號轉換爲字節碼，並在k​​db +端執行`$或`char$。 （至少在2.7版本中 - 我還沒有在Python 3中測試過） - 但它是一個友好的界面，可以通過kdb +來自Python的IPC。對於sub/pub模型（在連接對象上使用.receive），它有很好的鉤子，並且對於kdb +相關的東西（甚至有一些很好的客戶端發佈/子處理示例！

我還沒有用pyQ進行過測試，理論上它應該更適合做計算繁重的工作，因爲它儘可能在kdb +而不是Python中執行，但是當您可以將大部分工作卸載到一個kdb +進程並想要例如分析結果或使用Python特定的軟件包（例如，NLP/ML等）qpython運行得非常好。

Answer 3

Exxeleron的qPython「是一個Python庫，爲Python和kdb +進程之間的進程間通信提供支持。」儘管PyQ提供了相同的功能，但PyQ提供的不僅僅是IPC。

PyQ是一個運行在kdb +實例內的全功能Python解釋器。對於Python程序員來說，PyQ可以直接訪問kdb +數據，而無需在q中編程。對於q程序員來說，PyQ提供了一個可以輕鬆訪問Python着名的豐富的計算和可視化庫。

舉一個例子，這裏是一個線性插值函數inp寫入問：

inp:{y[i]+(z-x i)*(deltas[y]%deltas x)1+i:x bin z} 

它有三個參數：x和y是已知數據點的座標和z是的x座標內插值。它返回插值值的y座標。同樣的功能可以在PYQ使用純Python語法來寫：

​​

如果您在Q

準備數據

x:0.1*til 10 
y:x - x * x 
z:5?1f 

，並呼籲任何的Python或q執行，你會得到相同的結果。在PYQ的Python提示符這可以如下方式進行驗證：

>>> inp(q.x, q.y, q.z) == q.inp(q.x, q.y, q.z) 
True 

當然，有經驗的Python程序員不會需要從頭寫一個這樣的功能，因爲與NumPy已經numpy.interp它做同樣多。作爲一名q程序員，如果你想使用q的numpy.interp，你只需要一個簡單的包裝器，在返回結果之前將結果轉換爲K對象。這是怎麼回事可以在q)提示

q)p)import numpy; from pyq import q, K 
q)p)def inp2(x, y, z): return K(numpy.interp(z, x, y)) 
q)p)q.inp2 = inp2 

做而現在，inp2準備使用：

q)inp[x;y;z] ~ inp2(x;y;z) 
1b 

由於PYQ運行KDB +裏面，它得到了IPC實施免費。例如，我可以打開在端口8888到遠程服務器的連接，並在兩行代碼要求其本地時間：

>>> h = q.hopen('::8888') 
>>> h('.z.P') 
k('2017.07.07D17:15:19.261285000') 

然而，大多數的任務可以在PYQ沒有任何IPC完成（或甚至複製），因爲所有的kdb +數據已經和Python代碼處於同一個進程中。

爲了涵蓋OP的rubrics，在易用性上，qPython作爲一個純Python庫可能更容易安裝，但是PyQ編程通常更簡單，因爲它不需要單獨的kdb +服務器。質量與qPython相當。 PyQ從版本3.0.1和Python 3.1開始支持python 3.x支持。目前（2017年）它使用Python 2.7,3.5和3.6進行了積極的測試。速度比較不公平，因爲PyQ可以直接訪問kdb +數據並且不需要IPC，因此它可以完成比qPython快100倍的任務。

聲明：我是PyQ的作者。