运行脚本或函数

连接池提供两个函数来分别运行脚本和函数，函数声明如下：

int run(std::string script, std::shared_ptr<std::condition_variable> finished = nullptr, const RpcParam &param = RpcParam());
int run(std::string functionName, const std::vector<ConstantSP>& args, std::shared_ptr<std::condition_variable> finished = nullptr, const RpcParam &param = RpcParam());

参数说明

script：待执行的脚本。
funcionName：待执行的函数名。
args：该函数的参数。
param：可选参数，连接配置，结构体定义如下：
```
struct RpcParam {
    int priority {4};
    uint32_t parallelism {64};
    uint32_t fetchSize {0};
    bool clearMemory {false};
};
```
- priority：表示优先级，默认是 4。
- parallelism：表示并行度，默认是 64。
- fetchSize：对于大数据量的表，为防止内存占用过多，API 提供了分段读取方法，默认值是 0。
- clearMemory：表示是否在执行结束后清理内存，默认为 false。
finished：可选参数，如果非空，执行结束后将调用 notify_all 通知用户。

示例代码

#include "DolphinDB.h"
#include <iostream>
using namespace dolphindb;
using namespace std;

int main()
{
    auto cv = std::make_shared<std::condition_variable>();
    DBConnectionPool p("127.0.0.1", 8848, 1, "admin", "123456");
    int id = p.run("version()", cv);
    // 如果需要调整 RpcParam，利用 struct 的 designated initializers
    // int id = p.run("version()", cv, {.priority=2});
    std::mutex cv_m;
    std::unique_lock<std::mutex> lk(cv_m);
    cv->wait(lk, [id, &p] {
        return p.isFinished(id);
    });
    std::cout << p.getData(id)->getString() << std::endl;

    return 0;
}