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Python Docker项目——vehicle_api快速部署指南

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下载需积分: 9 | 9KB | 更新于2025-09-02 | 182 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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根据所提供的文件信息,以下是对"vehicle_api"项目的知识点的详细说明: 首先,标题"vehicle_api"指的是一个项目名称,该项目很可能是一个基于Web的API(应用编程接口),用于处理与车辆相关的数据和服务。API允许其他软件应用通过网络请求的方式与之交互,以获取或处理车辆信息。此项目的核心功能可能包括但不限于车辆位置追踪、车辆状态监控、维护记录查询、事故报告处理等。 在描述部分提到,要运行该项目,用户必须先安装Docker。Docker是一个开源的应用容器引擎,可以简化软件的打包、分发、部署等流程。Docker允许开发者将应用及其依赖打包到一个可移植的容器中,然后在任何支持Docker的操作系统上运行。它提供了一种轻量级、可移植、自给自足的软件打包方式,使得用户无需关心应用的运行环境。 描述中还给出了一个Docker命令:"docker-compose up"。Docker Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。使用YAML文件来配置应用程序的服务,然后通过一个命令,就可以创建并启动所有服务。在"vehicle_api"项目中,假设存在一个名为"docker-compose.yml"的配置文件,该文件定义了运行项目所需的所有服务。用户在项目目录中执行"docker-compose up"命令后,Docker Compose将根据配置文件中的定义,拉取或构建所需镜像,创建容器,并启动所有服务。 由于存在"Python"这个标签,我们可以合理推断"vehicle_api"项目的后端开发使用了Python语言。Python是一种广泛使用的高级编程语言,因其易读性强、编写代码速度快、开发效率高以及拥有大量的第三方库支持等特点而受到开发者的青睐。Python的动态类型系统和垃圾回收机制使得它在编写复杂系统时更简单易行。此外,Python还提供了多种用于开发Web应用程序的框架,如Django和Flask,这些框架支持快速开发RESTful API,非常适用于构建像"vehicle_api"这样的服务。 压缩包子文件的文件名称列表中仅提到了"vehicle_api-master",这意味着该项目的源代码托管在某个代码仓库中,并且使用了Git进行版本控制。"master"通常是默认的代码分支名称,在Git中代表项目的主分支。开发者在这一分支上进行代码的合并和更新,通常是最稳定的代码版本。在实际开发过程中,团队成员可能还会创建其他分支,如"dev"(开发分支)、"feature"(功能分支)或"hotfix"(紧急修复分支)等,以并行开发新功能或进行问题修复而不影响主分支。 综合上述信息,"vehicle_api"项目是一个基于Python开发的Web API项目,它使用了Docker容器化技术来部署应用程序,并且托管在Git版本控制系统中。该系统可能提供了与车辆相关的多种服务和数据处理功能,并且具有灵活的部署能力和高效、可靠的运行特性。开发团队需要熟悉Python编程、Docker容器技术以及Git版本控制,才能有效地参与到项目的开发和维护中。

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"D:\Program Files\anaconda3\envs\common\python.exe" "E:/Program Files/PyCharm 2023.2.1/plugins/python/helpers/pydev/pydevconsole.py" --mode=client --host=127.0.0.1 --port=54572 import sys; print('Python %s on %s' % (sys.version, sys.platform)) sys.path.extend(['F:\\Files\\BigDataPlatform\\BigDataPlatform']) Python 3.8.16 (default, Jan 17 2023, 22:25:28) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] Type 'copyright', 'credits' or 'license' for more information IPython 8.11.0 -- An enhanced Interactive Python. Type '?' for help. PyDev console: using IPython 8.11.0 Python 3.8.16 (default, Jan 17 2023, 22:25:28) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 import pyarrow.parquet as pq import os import json import pandas as pd from pyarrow.fs import FileSystem def load_vehicle_parquet_partitioned(root_path): """ 加载分区存储的车辆数据,还原为原始字典结构 返回格式:{vehicle_key: {'vehicle_parameters': dict, 'data': list}} """ # ================== 初始化文件系统工具 ================== fs = FileSystem.from_uri(root_path)[0] result_dict = {} # ================== 遍历分区目录 ================== # 查找所有vehicle_key=*格式的分区目录 for partition_dir in fs.get_file_info(fs.FileSelector(root_path)): if partition_dir.is_file: continue # 解析vehicle_key值 dir_name = os.path.basename(partition_dir.path) if not dir_name.startswith("vehicle_key="): continue vehicle_key = dir_name.split("=")[1] # ================== 初始化车辆数据存储 ================== vehicle_data = { 'vehicle_parameters': None, 'data': [] } # ================== 读取分区文件 ================== # 使用PyArrow数据集API高效读取 dataset = pq.ParquetDataset( partition_dir.path, filesystem=fs, use_legacy_dataset=False ) table = dataset.read() # ================== 解析元数据 ================== # 取第一个记录的metadata(所有分块metadata相同) first_meta = table.column('metadata')[0].as_py() vehicle_data['vehicle_parameters'] = json.loads(first_meta.decode('utf-8')) # ================== 解析时间序列数据 ================== # 并行处理时间戳和数据 timestamps = pd.to_datetime(table.column('timestamp').to_pandas()) data_bytes = table.column('data').to_pylist() # 使用生成器表达式减少内存占用 vehicle_data['data'] = [ { '数据采集时间': ts.to_pydatetime(), **json.loads(data.decode('utf-8')) } for ts, data in zip(timestamps, data_bytes) ] result_dict[vehicle_key] = vehicle_data return result_dict # 加载数据 loaded_data = load_vehicle_parquet_partitioned( "./partitioned_parquet" ) # 验证数据结构 sample_key = list(loaded_data.keys())[0] print("车辆参数示例:", loaded_data[sample_key]['vehicle_parameters']) print("数据记录示例:", loaded_data[sample_key]['data'][0]) Traceback (most recent call last): File "D:\Program Files\anaconda3\envs\common\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 3460, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-3-380fd5872a20>", line 2, in <module> loaded_data = load_vehicle_parquet_partitioned( File "<ipython-input-2-492fa2b37766>", line 14, in load_vehicle_parquet_partitioned fs = FileSystem.from_uri(root_path)[0] File "pyarrow\\_fs.pyx", line 477, in pyarrow._fs.FileSystem.from_uri File "pyarrow\\error.pxi", line 155, in pyarrow.lib.pyarrow_internal_check_status File "pyarrow\\error.pxi", line 92, in pyarrow.lib.check_status pyarrow.lib.ArrowInvalid: URI has empty scheme: './partitioned_parquet'

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def save_vehicle_parquet_partitioned(self, result_dict_dataset, max_rows_per_file=500000): """ 优化后的保存方法: 1. 使用分块写入避免内存溢出 2. 自动拆分大文件为多个part 3. 使用二进制流式写入 """ print('------------------开始保存车辆数据------------------') output_root = os.path.join(self.output_folder, 'partitioned_parquet') for vehicle_key, vehicle_data in result_dict_dataset.items(): # ================== 准备数据 ================== # 序列化元数据 meta_bytes = json.dumps( vehicle_data['vehicle_parameters'], ensure_ascii=False, default=self._json_serializer ).encode('utf-8') # 准备时间序列数据 df_data = pd.DataFrame(vehicle_data['data']) # ================== 拆分数据块 ================== total_rows = len(df_data) num_files = max(1, total_rows // max_rows_per_file) # 按时间排序确保分块连续性 df_data.sort_values('数据采集时间', inplace=True) # ================== 分块写入 ================== schema = pa.schema([ ('metadata', pa.large_binary()), ('timestamp', pa.timestamp('ms')), ('data', pa.large_binary()) ]) partition_path = os.path.join(output_root, f"vehicle_key={vehicle_key}") os.makedirs(partition_path, exist_ok=True) for i in range(num_files): start_idx = i * max_rows_per_file end_idx = (i + 1) * max_rows_per_file chunk = df_data.iloc[start_idx:end_idx] # 转换为PyArrow格式 timestamps = pd.to_datetime(chunk['数据采集时间']).view('int64') // 10 ** 6 # 转毫秒时间戳 data_bytes = [ json.dumps(row.to_dict(), ensure_ascii=False).encode('utf-8') for _, row in chunk.drop(columns=['数据采集时间']).iterrows() ] # 构建RecordBatch batch = pa.RecordBatch.from_arrays([ pa.array([meta_bytes] * len(chunk), type=pa.large_binary()), pa.array(timestamps, type=pa.timestamp('ms')), pa.array(data_bytes, type=pa.large_binary()) ], schema=schema) # 写入文件(每个分块单独文件) file_path = os.path.join(partition_path, f"part-{i:04d}.parquet") with pq.ParquetWriter( file_path, schema, compression='zstd', version='2.6', data_page_size=1024 * 1024 # 1MB per page ) as writer: writer.write_batch(batch) print( f"车辆 {vehicle_key} 第{i + 1}/{num_files}个分块已保存,大小: {os.path.getsize(file_path) / 1024 / 1024:.2f}MB") print(f"车辆 {vehicle_key} 的所有分块数据已保存到 {partition_path}") @staticmethod def _json_serializer(obj): """增强型序列化处理器""" if isinstance(obj, (np.generic, np.ndarray)): return obj.tolist() if isinstance(obj, pd.Timestamp): return obj.isoformat() if isinstance(obj, bytes): return obj.decode('utf-8', errors='replace') raise TypeError(f"无法序列化类型 {type(obj)}") def run(self): # 逐个处理车辆数据,每处理完一辆车就保存一次 for i, folder in enumerate(self.vehicle_folder_list): if i > 0: continue dict_data = self.process_data(folder) vehicle_key = self.vehicle_keys[i] # 构造一个包含单辆车数据的字典,符合 save_vehicle_parquet_partitioned() 的输入格式 result_dict_dataset = {vehicle_key: dict_data} # 这里单独保存每辆车的数据 print("车辆参数:", dict_data.get("vehicle_parameters")) self.save_vehicle_parquet_partitioned(result_dict_dataset)需求:对上面代码保存的车辆数据,给出代码将车辆数据加载为dict