Запустите сеанс pyq, переключитесь на интерпретатор q, затем используйте hopen
Using the q interpreter in PyQ:
>>> q()
q)h:hopen `:localhost:1234 // `:host:port:user:pass
q)h"2+2"
q)4
Edit - дальнейший пример из Python и создание A Pandas .DataFrame:
I have the following table defined on my q server process:
q)tbl:([]col1:`a`b`c;col2:til 3)
q)tbl
col1 col2
---------
a 0
b 1
c 2
Then from my client PyQ interpreter:
from pyq import q
import numpy as np # Numpy is needed as a middle man for interpreting kdb objects to python.
import pandas as pd
import datetime # if your kdb table has dates and times
q("h:hopen `:localhost:1234")
tbl2 = q("h\"tbl\"") # need to escape the quotes around tbl
tblNP = np.array(tbl2)
df = pd.DataFrame(tblNP)
df
col1 col2
0 a 0
1 b 1
2 c 2
Использование q Python:
from qpython import qconnection
import pandas as pd
if __name__ == '__main__':
# create connection object
q = qconnection.QConnection(host='localhost', port=1234, pandas=True)
# initialize connection
q.open()
# simple query execution via: QConnection.sendSync
df = q.sendSync('tbl')
# close connection
q.close()
См. q SQL, чтобы узнать, как выбрать конкретные c данные из ваших таблиц. Таблицы в kdb могут быть очень большими и может быть неразумно выбирать все это. eq
PyQ:
tbl2 = q("h\"select from trades where date = 2020.02.14\"")
qPython:
df = q.sendSync('select from trades where date = 2020.02.14')
Планируете ли вы выполнять какую-либо обработку данных на стороне клиента в q? Если вам нужно только получить данные с сервера kdb для использования с python, q Python может быть лучшим вариантом.