[发明专利]一种Python获取SIS或监管系统数据并大数据分析的方法

权利要求书

1.一种Python获取SIS或监管系统数据并大数据分析的方法，其特征在于，包括：

1)重新定义RDBProxy数据库代理的API动态库的数据类型；包括以下步骤：

11)导入Python的外部函数库---ctypes；

12)重新定义API的数据类型为Python的数据类型；

13)重新定义枚举类；

2)封装API的各种方法为Python的格式，并获取数据；包括以下步骤：

21)先初始化API的基本参数；

22)当建立连接成功后调用DBP_QueryTag进行测点的查询，调用DBP_GetTagAttr获取标签信息；

23)获取到标签信息后，调用DBP_GetSnapshot获取实时快照、调用DBP_GetHisVal获取某标签的历史数据、调用DBP_GetMultiPointHisVal获取多标签历史断面数据、调用DBP_WriteReal写入实时基本数据类型数据、调用DBP_WriteHis写历史基本数据类型数据；

24)获取到需要的数据后，将数据转换为Python的list类型或dict类型或tuple类型，并将数据组织为大数据分析系统需要的数据结构；

25)将步骤24)转换过后的数据结构返回给函数的调用方；

26)最后调用DBP_DisConnect断开连接，调用DBP_Close释放系统资源；

3)利用获取的数据进行大数据的分析；包括以下步骤：

31)加载Python的常用的大数据分析库；

32)将步骤2)中获取的数据按照大数据分析系统的数据格式进行组织；

33)调用大数据分析系统的相关函数，传入数据，得到分析结果；

34)将分析结果传递给相关的展示系统；

35)利用大数据分析得到的数据结果，再进一步挖掘潜在的数据价值。

2.根据权利要求1所述的一种Python获取SIS或监管系统数据并大数据分析的方法，其特征在于，步骤11)中，提供与C兼容的数据类型，并允许调用DLL或共享库中的函数，使用该函数以纯Python形式对这些库进行封装。

3.根据权利要求1所述的一种Python获取SIS或监管系统数据并大数据分析的方法，其特征在于，步骤12)中，数据类型包括标签信息、常数、代理服务器标签、错误代码以及服务器连接参数。

4.根据权利要求1所述的一种Python获取SIS或监管系统数据并大数据分析的方法，其特征在于，步骤13)中，枚举类包括数据质量、取值模式和数据结构。

5.根据权利要求1所述的一种Python获取SIS或监管系统数据并大数据分析的方法，其特征在于，步骤21)中，初始化API的基本参数包括加载DLL、建立和RDBProxy数据库代理的TCP连接。