【文件属性】：
文件名称：phildb:时间序列数据库
文件大小：162KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-28 04:07:10
python timeseries time-series logging pandas
PhilDB项目
时间序列数据库项目：用于存储可能更改的时间序列数据。 例如水文数据，例如流量数据，其中时间序列可以随着质量控制过程随时间改进记录的数据集而进行修改。
PhilDB应该能够以熊猫支持的任何频率存储数据。 目前，仅对每日数据进行了有限的次每日使用量的广泛测试。
有关PhilDB设计的更多信息，请参见以下文章： 。 该论文探索了现有的时间序列数据库解决方案，讨论了PhilDB的动机，描述了PhilDB软件的体系结构和理念，并包括了InfluxDB，PhilDB和SciDB之间的评估。
依存关系
需要Python 3.7或更高版本（大多数已在Mac OSX和Linux上进行了测试）。 测试套件在Linux上使用Travis CI和Python 3.6、3.7和3.8运行。 测试套件可在Windows上使用带Python 3.7的Appveyor运行。
所有python依赖
【文件预览】：
phildb-master
----setup.py(2KB)
----.gitignore(281B)
----developer-certificate-of-origin(1KB)
----python_requirements(143B)
----conda.recipe()
--------build.sh(24B)
--------meta.yaml(568B)
----sonar-project.properties(250B)
----Makefile(395B)
----log_fixer.py(3KB)
----bin()
--------phil-create(39B)
--------phil(40B)
----.travis.yml(1KB)
----MANIFEST.in(49B)
----.pre-commit-config.yaml(237B)
----CONTRIBUTING.md(570B)
----LICENSE(1KB)
----doc()
--------Makefile(7KB)
--------doc_requirements(39B)
--------make.bat(7KB)
--------source()
----build_venv.sh(587B)
----setup.cfg(328B)
----.gitmodules(83B)
----examples()
--------acorn-sat()
--------bom_observations()
--------hrs()
----load_env(191B)
----phildb()
--------writer.py(13KB)
--------console.py(2KB)
--------__init__.py(93B)
--------database.py(21KB)
--------constants.py(121B)
--------log_handler.py(3KB)
--------reader.py(1KB)
--------_version.py(15KB)
--------dbstructures.py(3KB)
--------create.py(1KB)
--------exceptions.py(226B)
----README.rst(6KB)
----tests()
--------test_database.py(22KB)
--------test_create.py(2KB)
--------test_reader.py(2KB)
--------test_writer.py(29KB)
--------__init__.py(0B)
--------test_log_handler.py(5KB)
--------test_performance.py(2KB)
--------test_data()
----INSTALL(842B)
----versioneer.py(61KB)
----ci()
----.coveragerc(193B)
----.appveyor.yml(511B)
----.gitattributes(101B)