Introdução

Neste tutorial, abordaremos como criar uma aplicação de análise de dados em tempo real utilizando Q, um poderoso sistema de banco de dados colunar da kdb+, junto com Python e Flask, um framework web de fácil utilização. Aprenderemos a estruturar nossa aplicação para coletar dados em tempo real, trabalhar com consultas Q para análise de dados e implementar uma API RESTful que consuma esses dados para ser exibido em uma interface web. A integração de Q com Python nos permite aproveitar o desempenho do kdb+ e a flexibilidade do Flask, resultando em uma solução eficaz para aplicações de análise de dados. O tutorial é ideal para desenvolvedores que buscam expandir suas habilidades em análise de dados e integração de bancos de dados em tempo real.

Etapas

  1. Configuração do Ambiente

    Para começar, assegure-se de que você possui o Python instalado em sua máquina, juntamente com o Flask e a biblioteca qPython para interação com o kdb+. Você pode instalar essas dependências utilizando pip.

    commands
    # Instalar Flask e qPython
    pip install Flask qpython

  2. Configuração do Servidor kdb+

    Inicie o servidor kdb+ para que possamos usar o banco de dados em nossa aplicação. Em um terminal, execute a seguinte linha de comando para iniciar um banco de dados na memória.

    commands
    # Iniciar o servidor kdb+
    q -p 5000 -m 1000000

  3. Criação do Banco de Dados e Tabela em Q

    Utilize o console Q para criar uma tabela que armazenará dados de exemplo. Execute os comandos a seguir no console Q para criar uma tabela chamada ‘dados’.

    commands
    dados:([] id:(); valor:())
    upsert[{x}]: `id`valor!((1..100); (1.0+j?100)?10.0)

  4. Criação da Aplicação Flask

    Crie um novo arquivo `app.py` para implementar a aplicação Flask e configure as rotas necessárias para interagir com os dados do kdb+.

    app.py
    from flask import Flask, jsonify
from qpython import qconnection

app = Flask(__name__)

# Conexão com o kdb+
q = qconnection.QConnection('127.0.0.1', 5000)
q.open()

@app.route('/dados', methods=['GET'])
def get_dados():
    return jsonify(q('select from dados'))

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

  5. Execução da Aplicação

    Execute a aplicação Flask e teste a API para verificar a integração com o kdb+. No terminal, execute o comando abaixo.

    commands
    # Executar a aplicação Flask
    python app.py

  6. Testando a API

    Utilize o Postman ou um navegador para acessar a rota `/dados`. Você deverá ver os dados retornados no formato JSON.

    curl_examples
    # Testar a rota /dados
    curl http://127.0.0.1:5000/dados

  7. Implementação de Testes Unitários

    Crie um arquivo `test_app.py` para implementar testes unitários que verificarão se a API retorna os dados corretamente.

    test_app.py
    import unittest
import json
from app import app

class TestApp(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        self.app = app.test_client()
        self.app.testing = True

    def test_get_dados(self):
        response = self.app.get('/dados')
        self.assertEqual(response.status_code, 200)
        data = json.loads(response.data)
        self.assertTrue(len(data) > 0)

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

  8. Executando os Testes

    Execute os testes unitários para garantir que sua API está funcionando conforme o esperado.

    commands
    # Executar os testes unitários
    python -m unittest test_app.py

Conclusão

Neste tutorial, você aprendeu a integrar Q com Python utilizando o Flask para desenvolver uma aplicação de análise de dados em tempo real utilizando kdb+. Exploramos a configuração do ambiente, a criação de uma tabela no kdb+, o desenvolvimento da aplicação Flask e a implementação de testes unitários. Agora, você está equipado para expandir essa aplicação com funcionalidades adicionais, como autenticação, mais endpoints e integração com visualizações de dados. A combinação dessas tecnologias permite construir soluções robustas para análise e visualização de dados em tempo real.

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#Python #Flask #kdb+ #Qlang #DataAnalysis #RealTimeData