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关于 nebula-python fetch 返回数据

  • nebula 版本:v2-nightly
  • 部署方式:单机compose
  • 硬件信息
    • 磁盘:SSD
    • CPU、内存信息:Intel® Xeon® Gold 6240 CPU @ 2.60GHz、32G
  • 问题的具体描述

昨天针对nightly版本返回数据解析方面的改动,研究了一下新的数据格式,发现当前的fetch返回数据对于所有__NULL__的数据都会返回为数字0,在studio中查询可以查询到为__NULL__,请问一下是否有解决方案?nebula-python的版本是直接pip下载的。数据如下:
studio查询:

nebula-python返回:
image

image

可能代码更新了,服务 docker-compose down -v,然后重新导入数据

你打印的这些东西用的是nebula-python的什么接口?我看代码里对null是有特殊处理的呀:

    def as_null(self):
        """
        :return: Null
        """
        if self._value.getType() == ttypes.Value.NVAL:
            return Null(self._value.get_nVal())
        raise InvalidValueTypeException("expect NULL type, but is " + self._get_type_name())
class Null(object):
    __NULL__ = NullType.__NULL__
    NaN = NullType.NaN
    BAD_DATA = NullType.BAD_DATA
    BAD_TYPE = NullType.BAD_TYPE
    ERR_OVERFLOW = NullType.ERR_OVERFLOW
    UNKNOWN_PROP = NullType.UNKNOWN_PROP
    DIV_BY_ZERO = NullType.DIV_BY_ZERO
    OUT_OF_RANGE = NullType.OUT_OF_RANGE

    def __init__(self, type):
        self._type = type

    def __repr__(self):
        return NullType._VALUES_TO_NAMES[self._type]

    def __eq__(self, other):
        return self._type == other._type

我不知道用哪个接口,就是根据resp = self.client.execute('FETCH PROP ON {} {};'.format(which_tag, self._add_quota(tag_info)))这个反馈回来的值,解析用的是example里面FormatResp.py返回的值,得到的就是这张图:
image

这里面这个东西就用__dict__看了下属性,自己写了个解析的小接口,您看有什么现成的接口可以用吗?

抱歉啊,上面那条是回您的,回错了

现在client.execute返回的是ResultSet, 这个是我们对原始数据加了一层封装的数据结构。ResultSet提供了一系列遍历数据和format的方法, 你使用的是可以用这些方法:nebula-python/ResultSet.py at ba7f2eb64e51e27fe944aceecfc486fc88549904 · vesoft-inc/nebula-python · GitHub
nebula-python/DataObject.py at ba7f2eb64e51e27fe944aceecfc486fc88549904 · vesoft-inc/nebula-python · GitHub

好的好的,谢谢,我来试一下

记录一下,fetch新返回的数据可以用如下代码解析:

    def pre_val(col):
        if col.is_empty():
            return '__EMPTY__'
        elif col.is_null():
            return '__NULL__'
        elif col.is_bool():
            return col.as_bool()
        elif col.is_int():
            return col.as_int()
        elif col.is_double():
            return col.as_double()
        elif col.is_string():
            return col.as_string()
        elif col.is_time():
            return col.as_time()
        elif col.is_date():
            return col.as_date()
        elif col.is_datetime():
            return col.as_datetime()
        elif col.is_list():
            return col.as_list()
        elif col.is_set():
            return col.as_set()
        elif col.is_map():
            return col.as_map()
        elif col.is_vertex():
            return col.as_node()
        elif col.is_edge():
            return col.as_relationship()
        elif col.is_path():
            return col.as_path()
        else:
            print('ERROR: Type unsupported')
            return

    def get_fetch(fetch_info, tag_name):
        ''' return from fetch '''
        all_result = {}
        for _, node_val in temp_result.items():
            for k, v in node_val.propertys(tag_name).items():
                all_result[k] = pre_val(v)
        return all_result
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