2021-11-19 16:41 回答问题

step1, 先使用createDailyTimeSeriesEngine，生成5分钟（或者10分钟）的k线，必须要设置fill参数（根据场景改变），确保每一个时间点都有数据。 step2, 建立一个reactiveStateEngine去做计算，metrix中可以使用优化后的状态函数，窗口大小设置成6就是30分钟K线，12就是60分钟K线。 下面代码可供参考: login("admin","123456") n =750+600+900+1200 time = (09:00:00.000+

2021-11-12 15:46 回答问题

Python API提供了tableAppender对象，通过append方法往内存表或者分布式表添加本地的DataFrame数据时，能够自动对时间类型进行转换，不需要用户手动转换。 具体接口如下： tableAppender(dbPath="", tableName="", ddbSession=None, action="fitColumnType") dbPath: 分布式数据库地址，内存表不用填tableName: 分布式或内存表表名ddbSession: 已经连接dolphindb serv

2021-10-28 16:29 回答问题

是想在handler里面进行一些异步操作吗？ 顺便麻烦贴一下报错的信息

2021-10-28 10:08 回答问题

目前DolphinDB的插件不能够支持最新版本的grafana，目前可用的版本为grafana7.2.2按照以下步骤进行安装1. 拷贝安装包grafana-enterprise-7.2.2-1.x86_64.rpm到目标机器2. 到目标目录安装grafana: 执行sudo rpm -Uvh grafana-enterprise-7.2.2-1.x86-64.rpm3. 此时目标机器已经有了/var/lib/grafana/plugins/目录，若没有该目录，运行以下命令启动grafana,自动生成该目录`

2021-10-22 15:19 回答问题

可以是用如下的python脚本来实现，主要就是加粗部分的代码在python中定义了格式：import dolphindb as ddbimport dolphindb.settings as keysimport numpy as nps= ddb.session()s.connect(server, port, "admin", "123456")dbPath="dfs://yearRange"yearRange = np.array(np.arange('2005-01','2030-12',step=