ازگر کی داخلی خرابی کو حل کرنا: QuestDB اور Localhost کے ساتھ ایڈریس انکار

Connection

مقامی ازگر کی ترقی میں کنکشن سے انکار کی غلطیوں کا سامنا ہے؟

Python اسکرپٹس کو مقامی طور پر چلاتے وقت کنکشن سے انکار کی خرابیوں کا سامنا کرنا ناقابل یقین حد تک مایوس کن ہوسکتا ہے، خاص طور پر جب یہ آپ کے ترتیب دے رہے ڈیٹا کے انجیکشن ورک فلو میں خلل ڈالتا ہے۔ 🤔 جب یہ مسائل QuestDB یا اسی طرح کے ڈیٹا بیس کے ساتھ پیدا ہوتے ہیں، تو یہ اکثر آپ کے Python ماحول اور ٹارگٹ سرور کے درمیان نیٹ ورک یا کنفیگریشن چیلنجز کی طرف اشارہ کرتا ہے۔

مثال کے طور پر، آپ ایک تجربہ کر سکتے ہیں۔ ، جو اس وقت ہوتا ہے جب آپ کی مشین فعال طور پر کنکشن کی کوشش سے انکار کر دیتی ہے، عام طور پر کنفیگریشن، پورٹ کے مسائل، یا یہاں تک کہ ایک سادہ نگرانی کی وجہ سے۔ یہ فائر وال کو غیر فعال کرنے یا تمام تنصیبات کو یقینی بنانے کی کوششوں کے باوجود ہو سکتا ہے۔ یہ غلطیاں اکثر مالیاتی یا IoT ایپلی کیشنز میں سامنے آتی ہیں جہاں ریئل ٹائم ڈیٹا اسٹریمز ضروری ہیں۔

اگر آپ APIs جیسے IBKR کے ساتھ کام کر رہے ہیں اور ڈیٹا کے بہاؤ کو سنبھالنے کی کوشش کر رہے ہیں۔ Pandas یا QuestDB جیسی لائبریریوں کے ساتھ، کنکشن کا مسئلہ فوری طور پر ڈیٹا پروسیسنگ کو روک سکتا ہے۔ بنیادی وجوہات اور موثر اصلاحات کو جاننا آپ کا وقت بچا سکتا ہے، خاص طور پر جب اعلی قدر والے ڈیٹا کو ہینڈل کریں۔

اس آرٹیکل میں، ہم جائزہ لیں گے کہ مقامی سیٹ اپس میں os ایرر 10061 کیوں پیش آتی ہے، QuestDB آپ کی کنفیگریشنز کے ساتھ کیسے تعامل کرتا ہے، اور آپ مستقبل کے پروجیکٹس میں کنکشن کی ایسی ہی غلطیوں سے کیسے بچ سکتے ہیں۔ آئیے آپ کو ہموار ڈیٹا سٹریمنگ پر واپس لاتے ہیں! 🔄

حکم استعمال کی مثال
Sender.from_uri() یہ کمانڈ مخصوص URI کا استعمال کرتے ہوئے QuestDB سے کنکشن شروع کرتی ہے۔ یہ ایک سیشن بناتا ہے جو مخصوص کنفیگریشنز کے ساتھ ڈیٹا کے ادخال کی کارروائیوں کو سنبھال سکتا ہے۔
sender.dataframe() یہ کمانڈ QuestDB کو پانڈاس ڈیٹا فریم بھیجتی ہے، جس سے ڈیٹا کے موثر بلک اندراج کو ممکن بنایا جاتا ہے۔ یہ براہ راست ڈیٹا بیس ٹیبل میں سٹرکچرڈ ڈیٹا داخل کرنے کے لیے تیار کیا گیا ہے۔
TimestampNanos.now() نینو سیکنڈ میں ایک درست ٹائم اسٹیمپ تیار کرتا ہے، جو خاص طور پر مالیاتی ایپلی کیشنز میں مفید ہے جہاں درست ڈیٹا لاگ کے لیے ریئل ٹائم یا ہائی ریزولوشن ٹائم اسٹیمپ ضروری ہیں۔
try-except block کنکشن کی خرابیوں کو ہینڈل کرتا ہے، جیسے کہ os error 10061، مستثنیات کو پکڑ کر اور حسب ضرورت خرابی کے پیغامات کی اجازت دے کر، ممکنہ سیٹ اپ کے مسائل پر صارفین کی رہنمائی کرکے وشوسنییتا کو بہتر بناتا ہے۔
unittest.TestCase() یہ کمانڈ Python اسکرپٹس کے لیے یونٹ ٹیسٹنگ ترتیب دیتی ہے، کوڈ کے رویے کی توثیق کرنے اور مختلف ماحول میں فعالیت کو یقینی بنانے کے لیے مختلف ٹیسٹ کیسز کو شامل کرتی ہے۔
self.assertTrue() چیک کرتا ہے کہ آیا ٹیسٹ کیس کے اندر کسی شرط کا صحیح کے طور پر جائزہ لیا جاتا ہے، اس بات کی توثیق کی اجازت دیتا ہے کہ عام منظر نامے میں غلطیوں کے بغیر افعال توقع کے مطابق انجام دیتے ہیں۔
self.assertRaises() یونٹ ٹیسٹنگ میں اس بات کی تصدیق کرنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے کہ ایک مخصوص خرابی (مثال کے طور پر، ConnectionError) کو متعین حالات کے تحت اٹھایا گیا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ کوڈ ناقص سیٹ اپس کا صحیح جواب دیتا ہے۔
with Sender.from_uri() as sender: یہ سیاق و سباق مینیجر کمانڈ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ QuestDB کنکشن صاف طور پر کھلا اور بند ہو، وسائل کا مؤثر طریقے سے انتظام کیا جائے اور میموری لیک ہونے یا ترک کیے گئے سیشنز کو روکا جائے۔
unittest.main() تمام ٹیسٹ کیسز کو اسکرپٹ میں چلاتا ہے، کوڈ کی وشوسنییتا اور کارکردگی کو جانچنے کے لیے یونٹ ٹیسٹنگ کے لیے واحد انٹری پوائنٹ کی سہولت فراہم کرتا ہے، جو سیٹ اپ کے تمام پہلوؤں کی توثیق کے لیے اہم ہے۔

Python میں QuestDB کنکشن انکار کو سمجھنا اور ٹربل شوٹنگ

اس سیٹ اپ میں، بنیادی مقصد ایک سے ڈیٹا کو سٹریم کرنا ہے۔ میں ازگر کا استعمال کرتے ہوئے. یہ ترتیب خاص طور پر ریئل ٹائم ڈیٹا ایپلی کیشنز کے لیے مفید ہے، جیسے کہ مالیاتی مارکیٹ ڈیٹا، جہاں ہر ملی سیکنڈ کا شمار ہوتا ہے۔ ہم 'Pandas' کا استعمال کرتے ہوئے استعمال کیے جانے والے ڈیٹا کی وضاحت کرتے ہوئے شروع کرتے ہیں، جو Python میں سٹرکچرڈ ڈیٹا کے انتظام کے لیے مثالی ہے۔ اس کے بعد، ہم `Sender.from_uri()` استعمال کرتے ہیں، ایک فنکشن جو QuestDB لائبریری کے ذریعے فراہم کیا جاتا ہے، تاکہ URI کنفیگریشن کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا بیس سے کنکشن قائم کیا جا سکے۔ یہ URI مقامی سرور ایڈریس کی طرف اشارہ کرتا ہے، جہاں QuestDB مثال کے چلنے کی توقع ہے۔

کنفیگریشن کے ساتھ، کوڈ کنکشن کو کھولنے اور `sender.dataframe()` کے ذریعے ڈیٹا فریم میں پاس کر کے اور QuestDB کے اندر ہدف ٹیبل کا نام بتا کر ڈیٹا بھیجنے کی کوشش کرتا ہے۔ یہاں ایک اہم مرحلہ `TimestampNanos.now()` فنکشن کا استعمال کرنا ہے، جو ڈیٹا کو نینو سیکنڈ تک ٹائم اسٹیمپ کرنے کی اجازت دیتا ہے—اعلیٰ درستگی کی ضرورت والی ایپلی کیشنز کے لیے ایک لازمی خصوصیت، جیسے اسٹاک کی قیمتیں یا سینسر ڈیٹا۔ تاہم، اگر QuestDB نہیں چل رہا ہے یا قابل رسائی نہیں ہے، تو یہ وہ جگہ ہے جہاں بدنام زمانہ "connection refused" خرابی (os error 10061) ہوتی ہے، جس سے یہ اشارہ ملتا ہے کہ سرور ڈیٹا کو قبول کرنے کے لیے دستیاب نہیں ہے۔

اس کو حل کرنے کے لیے، اسکرپٹ میں 'ConnectionError' کے مسائل کو پکڑنے کے لیے ایک `Try-except` بلاک شامل ہے۔ یہ بلاک بنیادی طور پر ایک حفاظتی جال بناتا ہے: اگر اسکرپٹ منسلک نہیں ہوسکتا ہے، تو یہ کوڈ کو خاموشی سے ناکام ہونے کی اجازت دینے کے بجائے ایک معلوماتی غلطی پیدا کرتا ہے۔ یہ مسئلہ پر فوری تاثرات فراہم کرتا ہے، صارفین کو بتاتا ہے کہ انہیں یہ چیک کرنا چاہیے کہ آیا QuestDB `localhost:9000` پر چل رہا ہے۔ غلطی سے نمٹنے کی یہ شکل صرف اچھی مشق نہیں ہے۔ پیداواری ماحول میں یہ بہت اہم ہے جہاں ڈیٹا کھو جانا یا خاموشی سے ناکام ہونا لائن کے نیچے بڑے مسائل کا باعث بن سکتا ہے۔ 🛠️

مضبوطی کو یقینی بنانے کے لیے، ہم نے 'unitest' لائبریری کا استعمال کرتے ہوئے ایک یونٹ ٹیسٹ اسکرپٹ بھی شامل کیا۔ یہ اسکرپٹ اس بات کی تصدیق کرنے کے لیے خودکار ٹیسٹ فراہم کرتا ہے کہ کنکشن سیٹ اپ کامیاب اور ناکام کنکشن دونوں صورتوں میں توقع کے مطابق برتاؤ کرتا ہے۔ مثال کے طور پر، `self.asserTrue()` فنکشن ڈیٹا کی کامیاب منتقلی کی توثیق کرتا ہے، جبکہ `self.assertRaises()` تصدیق کرتا ہے کہ اسکرپٹ کنکشن کی ناکامی کو مناسب طریقے سے ہینڈل کرتا ہے۔ اس طرح کے ٹیسٹوں کو خودکار کر کے، ہم ایک زیادہ لچکدار اسکرپٹ بناتے ہیں جسے مختلف ماحول میں استعمال کیا جا سکتا ہے۔ اس سے نہ صرف مسائل کی فوری شناخت میں مدد ملتی ہے بلکہ کوڈ کی وشوسنییتا کو بھی یقینی بنایا جاتا ہے، تعیناتی کے دوران وقت کی بچت ہوتی ہے۔

ازگر میں QuestDB کے ساتھ کنکشن سے انکار کی خرابی کا سراغ لگانا

مقامی سرور سیٹ اپ پر ڈیٹا کے ادخال کو سنبھالنے کے لیے Python اور QuestDB کا استعمال۔

# Import necessary libraries
import pandas as pd
from questdb.ingress import Sender, TimestampNanos
import time
# Prepare the data for QuestDB ingestion
price = 15000  # Example price value
qp = pd.DataFrame({'last': [price], 'Symbol': ['NQ'], 'time': [time.time()]})
# Configuration for QuestDB sender with localhost address
conf = 'http://localhost:9000'
# Error handling setup for connecting to QuestDB
try:
    # Connect to QuestDB and send the data
    with Sender.from_uri(conf) as sender:
        sender.dataframe(qp, table_name='Nlastry', at=TimestampNanos.now())
    print("Data sent successfully!")
except ConnectionError as e:
    print(f"Failed to connect to QuestDB: {e}")

متبادل طریقہ: کسٹم ایرر ہینڈلنگ کے ساتھ سیاق و سباق کے مینیجر کا استعمال

اس نقطہ نظر میں، ہم اس بات کو یقینی بنانے کے لیے Python کے سیاق و سباق کے مینیجر کا استعمال کرتے ہیں کہ کنکشن صاف طور پر کھلا اور بند ہے۔

# Alternative connection approach with context manager
def connect_and_send(data):
    conf = 'http://localhost:9000'
    try:
        with Sender.from_uri(conf) as sender:
            sender.dataframe(data, table_name='Nlastry', at=TimestampNanos.now())
        print("Data sent successfully!")
    except ConnectionError as e:
        print("Connection refused. Ensure QuestDB is running on localhost:9000")
# Sample usage
price = 15000
qp = pd.DataFrame({'last': [price], 'Symbol': ['NQ'], 'time': [time.time()]})
connect_and_send(qp)

یونٹ مختلف منظرناموں کے لیے کنکشن کی منطق کی جانچ کر رہا ہے۔

یہ تصدیق کرنے کے لیے یونٹ ٹیسٹ شامل کرنا کہ کنکشن منطق مختلف مقامی ماحول میں توقع کے مطابق کام کرتی ہے۔

# Import libraries for testing
import unittest
# Define the test case
class TestQuestDBConnection(unittest.TestCase):
    def test_successful_connection(self):
        # Test case for successful data sending
        price = 15000
        qp = pd.DataFrame({'last': [price], 'Symbol': ['NQ'], 'time': [time.time()]})
        self.assertTrue(connect_and_send(qp), "Data should send without errors")
    def test_failed_connection(self):
        # Test case when QuestDB is not reachable
        conf = 'http://localhost:9000'
        with self.assertRaises(ConnectionError):
            with Sender.from_uri(conf) as sender:
                sender.dataframe(qp, table_name='Nlastry', at=TimestampNanos.now())
# Run the tests
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

مقامی سیٹ اپ پر Python اور QuestDB کے درمیان کنکشن کی خرابیوں کو حل کرنا

عام خرابیوں کا سراغ لگانے کے طریقوں کے علاوہ، یہ سمجھنا کہ کیسے اور مقامی طور پر بات چیت کنکشن کے مسائل کو حل کرنے میں مدد کرتی ہے۔ مقامی مشین پر ازگر کا اسکرپٹ چلاتے وقت، جیسا کہ مثال کے طور پر، QuestDB کے لیے ایک مخصوص URI (`localhost:9000`) سیٹ کیا جاتا ہے۔ یہ URI اہم ہے کیونکہ یہ اسکرپٹ کو QuestDB سرور کو تلاش کرنے کی ہدایت کرتا ہے۔ اگر QuestDB نہیں چل رہا ہے یا اس ایڈریس کا پابند نہیں ہے، تو Python ڈیٹا کی منتقلی کو مکمل نہیں کر سکتا، جس کے نتیجے میں "connection refused" کی غلطی ہو جاتی ہے۔

Python اور QuestDB کے درمیان مواصلت کو برقرار رکھنے کے لیے، ہم نیٹ ورک کی ترتیبات جیسے فائر والز اور پورٹ پرمیشنز کو بھی ایڈجسٹ کر سکتے ہیں۔ فائر وال کے غیر فعال ہونے پر بھی، یہ یقینی بنانا ضروری ہے کہ کوئی سافٹ ویئر یا آپریٹنگ سسٹم پالیسی پورٹ 9000 تک رسائی کو محدود نہ کرے۔ مزید برآں، کوڈ میں موجود `Sender.from_conf` کنفیگریشن کنکشن کی تفصیلات بتاتی ہے جو QuestDB کی ترتیبات سے بالکل مماثل ہونی چاہئیں۔ کوئی بھی مماثلت ڈیٹا کے سلسلے میں خلل ڈال سکتی ہے۔

ایک اور پہلو جس پر غور کرنا ہے وہ ہے ازگر کی استثنیٰ ہینڈلنگ کا استعمال کرتے ہوئے غلطیوں کو سنبھالنے کی صلاحیت، جو خاص طور پر ڈیٹا بیس ایپلی کیشنز میں مددگار ہے۔ یہاں، 'Try-except' بلاکس پروگرام کو کنکشن کے مسائل کا جلد پتہ لگانے کی اجازت دیتے ہیں۔ 'ConnectionError' کو پکڑ کر، ہم صارف کو فوری طور پر کنکشن کا مسئلہ حل کرنے کا اشارہ کرتے ہیں۔ مزید برآں، مختلف منظرناموں کے لیے یونٹ ٹیسٹ کا استعمال اس بات کی تصدیق کرتا ہے کہ سیٹ اپ مختلف ماحول میں کام کرتا ہے، مقامی ترقی سے لے کر اسٹیجنگ سرورز تک۔ یہ منظم جانچ کا طریقہ ریئل ٹائم ڈیٹا کے ادخال کے لیے اسکرپٹ کی بھروسے کو بہتر بناتا ہے۔ 🔄

  1. ازگر میں "OS ایرر 10061" کا کیا مطلب ہے؟
  2. یہ خرابی ظاہر کرتی ہے کہ ٹارگٹ مشین فعال طور پر کنکشن سے انکار کر رہی ہے، اکثر سرور سیٹ اپ، پورٹ، یا فائر وال میں مسائل کی وجہ سے۔
  3. میں کیسے تصدیق کروں کہ QuestDB لوکل ہوسٹ پر چل رہا ہے؟
  4. آپ داخل کر کے چیک کر سکتے ہیں کہ QuestDB چل رہا ہے۔ ایک ویب براؤزر میں۔ اگر یہ لوڈ نہیں ہوتا ہے تو، اس کے انسٹالیشن فولڈر کے ذریعے QuestDB شروع کریں۔
  5. کیا فائر والز Python-QuestDB مواصلات کو روک سکتے ہیں؟
  6. ہاں، فائر وال مقامی بندرگاہوں تک رسائی کو روک سکتے ہیں۔ یقینی بنائیں کہ فائر وال غیر فعال ہے یا یہ بندرگاہ کے ذریعے ٹریفک کی اجازت دیتا ہے۔ .
  7. کیوں استعمال کریں۔ کنکشن کی غلطیوں کے لیے؟
  8. استعمال کرنا Python میں بلاکس غلطیوں کو احسن طریقے سے ہینڈل کرنے میں مدد کرتا ہے، اسکرپٹ کریش کے بجائے کنکشن کے مسائل پیدا ہونے پر فیڈ بیک فراہم کرتا ہے۔
  9. کیا ہے کے لیے استعمال کیا؟
  10. یہ کمانڈ QuestDB کے کنکشن کی تفصیلات کو براہ راست اسکرپٹ میں کنفیگر کرتی ہے، جس میں ڈیٹا کے قابل اعتماد ادخال کے لیے سرور کے مقام (URI) کی وضاحت ہوتی ہے۔
  11. کیا میں اس سیٹ اپ کو دوسرے ڈیٹا بیس کے ساتھ استعمال کر سکتا ہوں؟
  12. ہاں، لیکن ڈیٹا بیس کی مخصوص ضروریات کے لحاظ سے ترتیب کا نحو مختلف ہو سکتا ہے۔
  13. اگر میرا ڈیٹا QuestDB کو بھیجا جا رہا ہے تو میں کیسے تصدیق کر سکتا ہوں؟
  14. اسکرپٹ کو چلانے کے بعد، آپ ٹارگٹ ٹیبل میں ڈیٹا کے ادخال کی تصدیق کے لیے QuestDB کنسول کو چیک کر سکتے ہیں، جیسے .
  15. مجھے کون سے دوسرے غلطی کے پیغامات کا سامنا کرنا پڑ سکتا ہے؟
  16. عام غلطیوں میں "کنکشن کا وقت ختم" یا "میزبان نہیں مل سکا" شامل ہیں، جو اکثر نیٹ ورک یا سرور کنفیگریشن کے مسائل کی نشاندہی کرتے ہیں۔
  17. اسکرپٹ میں یونٹ ٹیسٹ کیوں شامل کریں؟
  18. یونٹ ٹیسٹ مختلف سیٹ اپس میں توقع کے مطابق کوڈ کے افعال کو یقینی بناتے ہیں، نئے ماحول میں تعیناتی کرتے وقت غلطیوں کو کم کرتے ہیں۔
  19. ہے ڈیٹا داخل کرنے کے لئے ضروری ہے؟
  20. استعمال کرنا یہ اختیاری ہے لیکن فائنانس جیسی اعلیٰ درستگی والی ایپلی کیشنز میں فائدہ مند ہے، جہاں ٹائم اسٹیمپ ضروری ہیں۔
  21. کیسے کرتا ہے ڈیٹا ہینڈلنگ کو بہتر بنائیں؟
  22. یہ فنکشن پانڈا ڈیٹا فریم سے براہ راست بلک ڈیٹا کے اندراج کو قابل بناتا ہے، ٹائم سیریز کے ڈیٹا کے لیے ڈیٹا کے ادخال کے عمل کو بہتر بناتا ہے۔
  23. استعمال کرنے کے متبادل ہیں؟ ازگر میں QuestDB کے لیے؟
  24. کچھ متبادلات میں QuestDB کا REST API براہ راست استعمال کرنا یا HTTP ڈیٹا کی منتقلی کو سپورٹ کرنے والی دیگر لائبریریوں کا انتخاب کرنا شامل ہے۔

اس بات کو یقینی بنانا کہ QuestDB اور Python قابل اعتماد طریقے سے بات چیت کر سکتے ہیں ڈیٹا سے چلنے والی ایپلی کیشنز میں ضروری ہے۔ "کنکشن سے انکار" جیسی غلطیوں کو دور کرنے میں سرور کی دستیابی، فائر وال کی ترتیبات، اور نیٹ ورک کے پیرامیٹرز کو درست طریقے سے ترتیب دینا شامل ہے۔ یہ اقدامات ہموار ڈیٹا کی منتقلی کے لیے ایک مضبوط کنکشن قائم کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ 🔄

مستثنیٰ ہینڈلنگ اور یونٹ ٹیسٹنگ جیسے بہترین طریقوں پر عمل کرتے ہوئے، ڈویلپر فعال طور پر غلطیوں کو دور کر سکتے ہیں اور اپنے سیٹ اپ کی توثیق کر سکتے ہیں۔ یہ نقطہ نظر ڈاؤن ٹائم کو کم کرتا ہے اور ڈیٹا کے ادخال کی پائپ لائن کو آسانی سے چلتا رکھتا ہے، جو بالآخر QuestDB کے ساتھ مزید مستحکم اور قابل اعتماد Python ایپلی کیشنز کا باعث بنتا ہے۔

  1. Python نیٹ ورک پروگرامنگ اور "کنکشن سے انکار" کی غلطیوں کو ہینڈل کرنے کی تفصیلات بشمول مقامی ماحول میں۔ مکمل وسیلہ: Python ساکٹ پروگرامنگ HOWTO
  2. QuestDB دستاویزات جس میں بتایا گیا ہے کہ کس طرح مقامی ڈیٹا بیس کو ترتیب دیا جائے، کنکشن کا نظم کیا جائے، اور اعلی تعدد والی ایپلی کیشنز کے لیے ڈیٹا کے ادخال کی کارکردگی کو بہتر بنایا جائے۔ ملاحظہ کریں: QuestDB دستاویزات
  3. مقامی نیٹ ورک سیٹ اپس کے لیے مائیکروسافٹ کے نالج بیس پر دستیاب لوکل ہوسٹ رسائی اور ازگر سرور کنکشن سے متعلق مسائل کے لیے فائر وال ٹربل شوٹنگ گائیڈ۔ ماخذ: مائیکروسافٹ سپورٹ