1.30.19

新增功能

流订阅指定 batchSize 为小数时增加报错提示。

功能优化

• 流订阅指定 msgAsTable = True 且指定 batchSize 为正整数时，将基于消息块处理记录。

• python API 最高支持 NumPy 1.23.4 和 pandas 1.5.2。

• 优化上传数据报错信息。

• 优化 Mac python API 报错信息。

故障修复

• 修复下载的数据中时间戳小于1970时，会报错的问题。

• 修复通过 tableAppender, tableUpsert, PartitionedTableAppender 写入包含 INT128, IPADDR, UUID, BLOB 类型列时，写入失败的问题。

• 修复通过 s.dropPartition 删除分区，或通过 s.loadTable 加载表时，由于创建的临时 database handle 和 table handle 未销毁而造成 server 内存泄漏的问题。

新增功能

• session 类新增 setTimeOut 方法，用于设置 TCP 连接的 TCP_USER_TIMEOUT 选项。仅 Linux 系统生效。

• createPartitionedTable 新增参数 sortKeyMappingFunction ，支持对 sortKey 降维。

功能优化

DataFrame 在指定 __DolphinDB_Type__ 属性后，可以按照指定类型上传。

故障修复

修复 Python API 上传 object 类型的 Bool 数据时出现数值错误的问题。

新增功能

• 为函数添加注解，支持在调用函数时提示函数用法。

• Windows 系统下，Python API 新增支持官网 Python3.8, Python3.9。

• DBConnectionPool 的 runTaskAsync 函数支持上传数据。

• session 增加 enableJobCancellation 方法，仅支持 Linux 系统，通过 Ctrl+C 取消进程中所有正在执行的 session.run() 的任务。

• Linux aarch64 系统下，Python API 支持 conda 环境的 Python3.7-Python3.9。

故障修复

解决了 Table 对象被删除后，服务器端不会自动释放资源的问题。

新增功能

• 新增系统变量 version，通过 dolphindb.__version__ 可以查看 API 的版本号。

• tableAppender 支持写入 array vector 类型数据。

• session.connect 支持 reconnect 参数，实现非高可用场景下，自动重连节点。

• 新增 streamDeserializer 类，实现对异构流数据表的解析，同时，subscribe 函数新增 streamDeserializer 参数，接收经 streamDeserializer 解析后的数据。

• API 端支持返回 s.run 的 print 结果。

• (1) 新增 tableUpsert 对象，(2) MultithreadedTableWriter 新增参数 mode 和 modeOption ，均可实现对索引内存表、键值内存表，或者 DFS 表通过 upsert 方式进行更新。

• 支持上传或读取 INT128, UUID, IP 类型的数组向量，但上传或读取这些类型的数组向量时需设置 enablePickle =false。

功能优化

• 规范 API 空值处理方式。

• session 对象 enableASYN 参数名调整为 enableASYNC。

• 通过 API 连接集群服务器时，实现请求的负载均衡。

• MultithreadedTableWriter 对象写入内存表时，参数 dbPath 和 tableName 的设置发生改变： dbPath 需设置为空，tableName 需为内存表表名。

故障修复

• 解决通过 API 查询到的数据存在乱码时，无法下载数据的问题。

• 解决 session 关闭后，端口没有及时释放的问题。