ArcticDB 项目下载与安装教程
2024-12-07 09:45:13作者:管翌锬
1. 项目介绍
ArcticDB 是一个高性能的服务器无关 DataFrame 数据库,专为 Python 数据科学生态系统设计。它提供了一个直观的 Python 中心化 API,使得用户能够读取和写入 Pandas DataFrames 到 S3 或 LMDB,同时利用高效的 C++ 数据处理和压缩引擎。
2. 项目下载位置
项目托管在 GitHub 上,您可以通过以下链接访问项目仓库:ArcticDB GitHub 仓库。
3. 项目安装环境配置
在安装 ArcticDB 之前,确保您的环境中安装了以下依赖:
- Python 3.6 - 3.11
- pip 或 conda
以下是一个环境配置的示例:
# 安装 Python
brew install python
# 查看安装的 Python 版本
python --version
4. 项目安装方式
使用 pip 安装
在终端中执行以下命令:
pip install arcticdb
使用 conda 安装
在终端中执行以下命令:
conda install -c conda-forge arcticdb
5. 项目处理脚本
安装完成后,您可以使用以下 Python 脚本来创建一个 ArcticDB 实例并与之交互:
import arcticdb as adb
# 创建一个指向 S3 存储的 Arctic 实例
ac = adb.Arctic('s3://MY_ENDPOINT:MY_BUCKET aws_auth=true')
# 创建一个库
ac.create_library('my_data_library')
# 列出所有库
libraries = ac.list_libraries()
print(libraries)
# 创建一个测试 DataFrame
import numpy as np
import pandas as pd
NUM_COLUMNS = 10
NUM_ROWS = 100_000
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(NUM_ROWS, NUM_COLUMNS)), columns=[f"COL_{i}" for i in range(NUM_COLUMNS)], index=pd.date_range('2000', periods=NUM_ROWS, freq='h'))
# 写入数据
lib = ac['my_data_library']
lib.write("my_data", df)
# 读取数据
data = lib.read("my_data")
print(data)
以上步骤完成后,您就可以开始使用 ArcticDB 处理数据了。
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