解决 Python 的 IngressError：使用 QuestDB 和 Localhost 拒绝地址

在 Python 中使用 QuestDB 排除连接拒绝问题

使用 Python 和 QuestDB 处理本地服务器设置上的数据摄取。

# 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}")

替代方法：使用具有自定义错误处理功能的上下文管理器

在这种方法中，我们使用 Python 的上下文管理器来确保连接干净地打开和关闭。

# 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)

对不同场景的连接逻辑进行单元测试

添加单元测试以验证连接逻辑在不同本地环境中是否按预期工作。

# 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()

常见问题：解决 Python 中的 QuestDB 连接拒绝问题

1. Python 中“操作系统错误 10061”是什么意思？
2. 此错误表明目标计算机主动拒绝连接，通常是由于服务器设置、端口或防火墙问题。
3. 如何确认 QuestDB 正在本地主机上运行？
4. 您可以通过输入来检查 QuestDB 是否正在运行 localhost:9000 在网络浏览器中。如果未加载，请通过其安装文件夹启动 QuestDB。
5. 防火墙可以阻止 Python-QuestDB 通信吗？
6. 是的，防火墙可以阻止对本地端口的访问。确保防火墙已禁用或允许流量通过端口 9000。
7. 为什么使用 try-except 连接错误？
8. 使用 try-except Python 中的块有助于优雅地处理错误，在出现连接问题而不是脚本崩溃时提供反馈。
9. 什么是 Sender.from_conf() 用于？
10. 此命令直接在脚本中配置 QuestDB 的连接详细信息，指定服务器的位置 (URI) 以实现可靠的数据摄取。
11. 我可以将此设置与其他数据库一起使用吗？
12. 是的，但配置语法可能会有所不同，具体取决于数据库的具体要求。
13. 如何验证我的数据是否正在发送到 QuestDB？
14. 运行脚本后，您可以检查 QuestDB 控制台以验证数据是否摄入到目标表中，例如 Nlastry。
15. 我可能会遇到哪些其他错误消息？
16. 常见错误包括“连接超时”或“找不到主机”，通常表明网络或服务器配置问题。
17. 为什么在脚本中包含单元测试？
18. 单元测试可确保代​​码在各种设置中按预期运行，从而减少部署到新环境时的错误。
19. 是 TimestampNanos.now() 数据插入所必需的？
20. 使用 TimestampNanos.now() 是可选的，但在金融等高精度应用中是有益的，其中时间戳至关重要。
21. 怎么样 Sender.dataframe() 改善数据处理？
22. 此功能可以直接从 Pandas DataFrame 进行批量数据插入，从而优化时间序列数据的数据摄取过程。
23. 有没有其他方法可以使用 Sender Python 中的 QuestDB？
24. 一些替代方案包括直接使用 QuestDB 的 REST API 或选择支持 HTTP 数据传输的其他库。

解决“连接被拒绝”问题

确保 QuestDB 和 Python 能够可靠地通信对于数据驱动的应用程序至关重要。解决“连接被拒绝”等错误涉及检查服务器可用性、防火墙设置以及正确配置网络参数。这些步骤有助于建立可靠的连接以实现无缝数据传输。 🔄

通过遵循异常处理和单元测试等最佳实践，开发人员可以主动解决错误并验证其设置。这种方法可以最大程度地减少停机时间并保持数据摄取管道平稳运行，最终通过 QuestDB 实现更稳定、更可靠的 Python 应用程序。