关于 nebula-python fetch 返回数据

问答 问题
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  • 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：

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

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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
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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？

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抱歉啊，上面那条是回您的，回错了

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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

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好的好的，谢谢，我来试一下

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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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