TDengine 3.0.4.0 发布了一个重要特性： 支持用 Python 语言编写的自定义函数（UDF）。这个特性极大节省了 UDF 开发的时间成本。作为时序大数据处理平台，不支持 Python UDF 显然是不完整的。UDF 在实现自己业务中特有的逻辑时非常有用，比如量化交易场景计算自研的交易信号。本文内容由浅入深包括 4 个示例程序：
- 定义一个只接收一个整数的标量函数： 输入 n， 输出 ln(n^2 + 1)。
- 定义一个接收 n 个整数的标量函数， 输入 （x1, x2, …, xn）, 输出每个值和它们的序号的乘积的和： x1 + 2 * x2 + … + n * xn。
- 定义一个标量函数，输入一个时间戳，输出距离这个时间最近的下一个周日。完成这个函数要用到第三方库 moment。我们在这个示例中讲解使用第三方库的注意事项。
- 定义一个聚合函数，计算某一列最大值和最小值的差, 也就是实现 TDengien 内置的 spread 函数。
同时也包含大量实用的 debug 技巧。
本文假设你用的是 Linux 系统，且已安装好了 TDengine 3.0.4.0+ 和 Python 3.x。
示例一： 最简单的 UDF
编写一个只接收一个整数的 UDF 函数： 输入 n， 输出 ln(n^2 + 1)。
首先编写一个 Python 文件，存在系统某个目录，比如 /root/udf/myfun.py 内容如下：
from math import log
def init():
pass
def destroy():
pass
def process(block):
rows, _ = block.shape()
return [log(block.data(i, 0) ** 2 + 1) for i in range(rows)]这个文件包含 3 个函数， init 和 destroy 都是空函数，它们是 UDF 的生命周期函数，即使什么都不做也要定义。最关键的是 process 函数， 它接受一个数据块，这个数据块对象有两个方法：
shape()返回数据块的行数和列数data(i, j)返回 i 行 j 列的数据
标量函数的 process 方法传入的数据块有多少行，就需要返回多少个数据。上述代码中我们忽略的列数，因为我们只想对每行的第一个数做计算。
接下来我们在时序数据库（Time Series Database） TDengine 中创建对应的 UDF 函数，执行下面语句：
create function myfun as '/root/udf/myfun.py' outputtype double language 'Python' taos> create function myfun as '/root/udf/myfun.py' outputtype double language 'Python';
Create OK, 0 row(s) affected (0.005202s)看起来很顺利，接下来 show 一下系统中所有的自定义函数，确认创建成功：
taos> show functions;
name |
=================================
myfun |
Query OK, 1 row(s) in set (0.005767s)接下来就来测试一下这个函数，测试之前先执行下面的 SQL 命令，制造些测试数据：
create database test;
create table t(ts timestamp, v1 int, v2 int, v3 int);
insert into t values('2023-05-01 12:13:14', 1, 2, 3);
insert into t values('2023-05-03 08:09:10', 2, 3, 4);
insert into t values('2023-05-10 07:06:05', 3, 4, 5);测试 myfun 函数：
taos> select myfun(v1, v2) from t;
DB error: udf function execution failure (0.011088s)不幸的是执行失败了，什么原因呢？
查看 udfd 进程的日志: /var/log/taos/udfd.log 发现以下错误信息：
05/24 22:46:28.733545 01665799 UDF ERROR can not load library libtaospyudf.so. error: operation not permitted
05/24 22:46:28.733561 01665799 UDF ERROR can not load python plugin. lib path libtaospyudf.so错误很明确：没有加载到 Python 插件 libtaospyudf.so， 看官方文档原来是要先安装 taospyudf 这个 Python 包。 于是：
pip3 install taospyudf安装过程会编译 C++ 源码，因此系统上要有 cmake 和 gcc。编译生成的 libtaospyudf.so 文件自动会被复制到 /usr/local/lib/ 目录，因此如果是非 root 用户，安装时需加 sudo。安装完可以检查这个目录是否有了这个文件:
root@slave11 ~/udf $ ls -l /usr/local/lib/libtaos*
-rw-r--r-- 1 root root 671344 May 24 22:54 /usr/local/lib/libtaospyudf.so这时再去执行 SQL 测试 UDF，会发现报同样的错误，原因是新安装的共享库还未生效，还需执行命令：
ldconfig此时再去测试 UDF，终于成功了：
taos> select myfun(v1) from t;
myfun(v1) |
============================
0.693147181 |
1.609437912 |
2.302585093 |至此，我们完成了第一个 UDF 😊，并学会了简单的 debug 方法。
示例一改进：异常处理
上面的 myfun 虽然测试测试通过了，但是有两个缺点：
- 这个标量函数只接受 1 列数据作为输入，如果用户传入了多列也不会抛异常。我们期望改成：如果用户输入多列，则提醒用户输入错误，这个函数只接收 1 个参数。
taos> select myfun(v1, v2) from t;
myfun(v1, v2) |
============================
0.693147181 |
1.609437912 |
2.302585093 |- 没有处理 null 值， 如果用户输入了 null 值则会抛异常终止执行。我们期望改成：如果输入是 null，则输出也是 null， 不影响后续执行。
因此 process 函数改进如下：
def process(block):
rows, cols = block.shape()
if cols > 1:
raise Exception(f"require 1 parameter but given {cols}")
return [ None if block.data(i, 0) is None else log(block.data(i, 0) ** 2 + 1) for i in range(rows)]然后执行下面的语句更新已有的 UDF：
create or replace function myfun as '/root/udf/myfun.py' outputtype double language 'Python';再传入 myfun 两个参数，就会执行失败了，
taos> select myfun(v1, v2) from t;
DB error: udf function execution failure (0.014643s)但遗憾的是我们自定义的异常信息没有展示给用户，而是在插件的日志文件 /var/log/taos/taospyudf.log 中：
2023-05-24 23:21:06.790 ERROR [1666188] [doPyUdfScalarProc@507] call pyUdfScalar proc function. context 0x7faade26d180. error: Exception: require 1 parameter but given 2
At:
/var/lib/taos//.udf/myfun_3_1884e1281d9.py(12): process至此，我们学会了如何更新 UDF，并查看 UDF 输出的错误日志。
（注：如果 UDF 更新后未生效，可以重启 taosd 试试，TDengine 3.0.5.0 及以后的版本会确保不重启 UDF 更新就能生效）
示例二：接收 n 个参数的 UDF
编写一个 UDF：输入（x1, x2, …, xn）, 输出每个值和它们的序号的乘积的和： 1 * x1 + 2 * x2 + … + n * xn。如果 x1 至 xn 中包含 null，则结果为 null。
这个示例与示例一的区别是，可以接受任意多列作为输入，且要处理每一列的值。编写 UDF 文件 /root/udf/nsum.py：
def init():
pass
def destroy():
pass
def process(block):
rows, cols = block.shape()
result = []
for i in range(rows):
total = 0
for j in range(cols):
v = block.data(i, j)
if v is None:
total = None
break
total += (j + 1) * block.data(i, j)
result.append(total)
return result创建 UDF：
create function nsum as '/root/udf/nsum.py' outputtype double language 'Python';测试：
taos> insert into t values('2023-05-25 09:09:15', 6, null, 8);
Insert OK, 1 row(s) affected (0.003675s)
taos> select ts, v1, v2, v3, nsum(v1, v2, v3) from t;
ts | v1 | v2 | v3 | nsum(v1, v2, v3) |
================================================================================================
2023-05-01 12:13:14.000 | 1 | 2 | 3 | 14.000000000 |
2023-05-03 08:09:10.000 | 2 | 3 | 4 | 20.000000000 |
2023-05-10 07:06:05.000 | 3 | 4 | 5 | 26.000000000 |
2023-05-25 09:09:15.000 | 6 | NULL | 8 | NULL |
Query OK, 4 row(s) in set (0.010653s)示例三： 使用第三方库
编写一个 UDF，输入一个时间戳，输出距离这个时间最近的下一个周日。比如今天是 2023-05-25， 则下一个周日是 2023-05-28。
完成这个函数要用到第三方库 momen。先安装这个库：
pip3 install moment然后编写 UDF 文件 /root/udf/nextsunday.py
import moment
def init():
pass
def destroy():
pass
def process(block):
rows, cols = block.shape()
if cols > 1:
raise Exception("require only 1 parameter")
if not type(block.data(0, 0)) is int:
raise Exception("type error")
return [moment.unix(block.data(i, 0)).replace(weekday=7).format('YYYY-MM-DD')
for i in range(rows)]UDF 框架会将 TDengine 的 timestamp 类型映射为 Python 的 int 类型，所以这个函数只接受一个表示毫秒数的整数。process 方法先做参数检查，然后用 moment 包替换时间的星期为星期日，最后格式化输出。输出的字符串长度是固定的10个字符长，因此可以这样创建 UDF 函数：
create function nextsunday as '/root/udf/nextsunday.py' outputtype binary(10) language 'Python';此时测试函数，如果你是用 systemctl 启动的 taosd，肯定会遇到错误：
taos> select ts, nextsunday(ts) from t;
DB error: udf function execution failure (1.123615s) tail -20 taospyudf.log
2023-05-25 11:42:34.541 ERROR [1679419] [PyUdf::PyUdf@217] py udf load module failure. error ModuleNotFoundError: No module named 'moment'这是因为 “moment” 所在位置不在 python udf 插件默认的库搜索路径中。怎么确认这一点呢？通过以下命令搜索 taospyudf.log:
grep 'sys path' taospyudf.log | tail -12023-05-25 10:58:48.554 INFO [1679419] [doPyOpen@592] python sys path: ['', '/lib/python38.zip', '/lib/python3.8', '/lib/python3.8/lib-dynload', '/lib/python3/dist-packages', '/var/lib/taos//.udf']发现 python udf 插件默认搜索的第三方库安装路径是： /lib/python3/dist-packages，而 moment 默认安装到了 /usr/local/lib/python3.8/dist-packages。下面我们修改 python udf 插件默认的库搜索路径，把当前 python 解释器默认使用的库路径全部加进去。
先打开 python3 命令行，查看当前的 sys.path
>>> import sys
>>> ":".join(sys.path)
'/usr/lib/python3.8:/usr/lib/python3.8/lib-dynload:/usr/local/lib/python3.8/dist-packages:/usr/lib/python3/dist-packages'
复制上面脚本的输出的字符串，然后编辑 /var/taos/taos.cfg 加入以下配置：
UdfdLdLibPath /usr/lib/python3.8:/usr/lib/python3.8/lib-dynload:/usr/local/lib/python3.8/dist-packages:/usr/lib/python3/dist-packages保存后执行 systemctl restart taosd, 再测试就不报错了：
taos> select ts, nextsunday(ts) from t;
ts | nextsunday(ts) |
===========================================
2023-05-01 12:13:14.000 | 2023-05-07 |
2023-05-03 08:09:10.000 | 2023-05-07 |
2023-05-10 07:06:05.000 | 2023-05-14 |
2023-05-25 09:09:15.000 | 2023-05-28 |
Query OK, 4 row(s) in set (1.011474s)示例四：定义聚合函数
编写一个聚合函数，计算某一列最大值和最小值的差。
聚合函数与标量函数的区别是：标量函数是多行输入对应多个输出，聚合函数是多行输入对应一个输出。聚合函数的执行过程有点像经典的 map-reduce 框架的执行过程，框架把数据分成若干块，每个 mapper 处理一个块，reducer 再把 mapper 的结果做聚合。不一样的地方在于，对于 TDengine Python UDF 中的 reduce 函数既有 map 的功能又有 reduce 的功能。reduce 函数接受两个参数：一个是自己要处理的数据，一个是别的任务执行 reduce 函数的处理结果。如下面的示例 /root/udf/myspread.py:
import io
import math
import pickle
LOG_FILE: io.TextIOBase = None
def init():
global LOG_FILE
LOG_FILE = open("/var/log/taos/spread.log", "wt")
log("init function myspead success")
def log(o):
LOG_FILE.write(str(o) + '\n')
def destroy():
log("close log file: spread.log")
LOG_FILE.close()
def start():
return pickle.dumps((-math.inf, math.inf))
def reduce(block, buf):
max_number, min_number = pickle.loads(buf)
log(f"initial max_number={max_number}, min_number={min_number}")
rows, _ = block.shape()
for i in range(rows):
v = block.data(i, 0)
if v > max_number:
log(f"max_number={v}")
max_number = v
if v < min_number:
log(f"min_number={v}")
min_number = v
return pickle.dumps((max_number, min_number))
def finish(buf):
max_number, min_number = pickle.loads(buf)
return max_number - min_number在这个示例中我们不光定义了一个聚合函数，还添加记录执行日志的功能，讲解如下：
- init 函数不再是空函数，而是打开了一个文件用于写执行日志
- log 函数是记录日志的工具，自动将传入的对象转成字符串，加换行符输出
- destroy 函数用来在执行结束关闭文件
- start 返回了初始的 buffer，用来存聚合函数的中间结果，我们把最大值初始化为负无穷大，最小值初始化为正无穷大
- reduce 处理每个数据块并聚合结果
- finish 函数将最终的 buffer 转换成最终的输出
执行下面的 SQL语句创建对应的 UDF：
create or replace aggregate function myspread as '/root/udf/myspread.py' outputtype double bufsize 128 language 'Python';这个 SQL 语句与创建标量函数的 SQL 语句有两个重要区别：
- 增加了 aggregate 关键字
- 增加了 bufsize 关键字，用来指定存储中间结果的内存大小，这个数值可以大于实际使用的数值。本例中间结果是两个浮点数组成的 tuple，序列化后实际占用大小只有 32 个字节，但指定的 bufsize 是128，可以用 python 命令行打印实际占用的字节数
>>> len(pickle.dumps((12345.6789, 23456789.9877)))
32测试这个函数，可以看到 myspread 的输出结果和内置的 spread 函数的输出结果是一致的。
taos> select myspread(v1) from t;
myspread(v1) |
============================
5.000000000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.013486s)
taos> select spread(v1) from t;
spread(v1) |
============================
5.000000000 |
Query OK, 1 row(s) in set (0.005501s)最后，查看我们自己打印的执行日志，从日志可以看出，reduce 函数被执行了 3 次。执行过程中 max 值被更新了 4 次， min 值只被更新 1 次。
root@slave11 /var/log/taos $ cat spread.log
init function myspead success
initial max_number=-inf, min_number=inf
max_number=1
min_number=1
initial max_number=1, min_number=1
max_number=2
max_number=3
initial max_number=3, min_number=1
max_number=6
close log file: spread.log通过这个示例，我们学会了如何定义聚合函数，并打印自定义的日志信息。
要点总结
1.创建标量函数的语法
CREATE FUNCTION function_name AS library_path OUTPUTTYPE output_type LANGUAGE 'Python';OUTPUTTYPE 对应的是 TDengine 的数据类型，如 TIMESTAMP， BIGINT， VARCHAR(64)， 类型映射关系见官方文档:https://docs.taosdata.com/develop/udf/。
2.创建聚合函数的语法
CREATE AGGREGATE FUNCTION function_name library_path OUTPUTTYPE output_type LANGUAGE 'Python';3.更新 UDF 的语法
更新标量函数
CREATE OR REPLACE FUNCTION function_name AS OUTPUTTYPE int LANGUAGE 'Python';更新聚合函数
CREATE OR REPLACE AGGREGATE FUNCTION function_name AS OUTPUTTYPE BUFSIZE buf_size int LANGUAGE 'Python';注意：如果加了 “AGGREGATE” 关键字，更新之后函数将被当作聚合函数，无论之前是什么类型的函数。相反，如果没有加 “AGGREGATE” 关键字，更新之后的函数将被当作标量函数，无论之前是什么类型的函数。
4.同名的 UDF 每更新一次，版本号会增加 1。 用
select * from ins_functions \G; 可查看 UDF 的完整信息，包括 UDF 的源码。
5.查看和删除已有的 UDF
SHOW functions;
DROP FUNCTION function_name;6.安装 taospyudf 动态库
sudo pip3 install taospyudf安装过程会从源码编译出共享库 libtaospyudf.so，因此系统上要有 cmake 和 gcc，编译后这个库会被安装到 /usr/local/lib。安装完别忘了执行命令 ldconfig 更新系统动态链接库。
7.调试 Python UDF 的两个重要日志文件
/var/log/taos/udfdlog.*这个文件是 UDF 框架的日志。框架负责加载各语言 UDF 的插件，执行 UDF 的生命周期函数
/var/log/taos/taospyudf.log这个文件是 libtaospyudf.so 输出的日志，每个文件最大 50M，最多保留 5 个。
8.定义标量函数最重要是要实现 process 函数，同时必须定义 init 和 destroy 函数即使什么都不做。
def init():
pass
def process(block: datablock) -> tuple[output_type]:
rows, cols = block.shape()
result = []
for i in range(rows):
for j in range(cols):
cell_data = block.data(i, j)
# your logic here
return result
def destroy():
pass9.定义聚合函数最重要是要实现 start, reduce 和 finish，同样必须定义 init 和 destroy 函数。
def init():
def destroy():
def start() -> bytes:
def reduce(inputs: datablock, buf: bytes) -> bytes
def finish(buf: bytes) -> output_type:start 生成最初结果 buffer，然后输入数据会被分为多个行数据块，对每个数据块 inputs 和当前中间结果 buf 调用 reduce，得到新的中间结果，最后再调用 finish 从中间结果 buf 产生最终输出。
10.使用第三方 python 库。
使用第三方库需要检查这个库是否安装到了 Python UDF 插件默认的库搜索路径，如果没有需要修改 taos.cfg， 添加 UdfdLdLibPath 配置，库路径用冒号分隔。
11.UDF 内无法通过 print 函数输出日志，需要自己写文件或用 python 内置的 logging 库写文件。
