为什么我的 python udf 在 redshift 中返回空输出？

Question

我有一个表，其中有一列包含具有不同格式的日期时间值 - 有毫秒，没有毫秒，有零填充，没有零填充。 我需要使用该数据来计算时间间隔。因此，我编写了一个 python UDF 函数并尝试在我的查询中调用它。但是在表上调用时我得到空值，而用字符串调用时会出错。 我的UDF函数是：

create or replace function everyonesdb.validateDate(tzDate varChar)
  returns varchar
stable
as $$
    from datetime import datetime
    try:
        return datetime.strftime(datetime.strptime(tzDate,'%Y-%m-%d %H:%M:%S:%f %z'),'%Y-%m-%d %H:%M:%S %z')
    except ValueError:
        pass
$$ language plpythonu;

我这样称呼它：

Select validateDate('2018-04-19 09:29:52 +1000')

我得到的错误：

[Amazon](500310) Invalid operation: function validatedate("unknown") is not unique;

我也在我的查询中尝试过。有了这个，我只会得到空值。

SELECT DISTINCT date_time_tz,
   validateDate(date_time_tz) from table1

O/P：

     date_time_tz                   validatedate
    2018-04-19 12:37:33:359 +0800   
    2018-04-19 10:23:27:492 +1000   
    2018-04-19 11:02:58:810 +1000   
    2018-04-19 09:39:42:820 +1000   
    2018-04-19 10:30:18:017 +0530   
    2018-04-19 16:14:49:581 +1000   

这是我第一次尝试 Python UDF。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

在

validateDate('2018-04-19 09:29:52 +1000')

由于某种原因（可能是 SQL 和 Python 之间的数据类型映射），该字符串未被识别为 varchar。尝试明确指定数据类型以避免该问题

validateDate('2018-04-19 09:29:52 +1000'::varchar)

在查询中，您在 datetime 上使用函数，看起来它接受 datetime 作为 varchar 参数，但代码抛出异常并在 pass 行结束，返回 null。尝试对第二个查询执行相同的操作（添加 ::varchar）

Answer 2

这对我有用，根据需要进行修改。不确定究竟你的有什么问题。

CREATE OR REPLACE FUNCTION f_validate_date(tz_date VARCHAR(50))
    RETURNS TIMESTAMP
STABLE
AS $$
    if tz_date is None:
        return None
    else:
        from datetime import datetime
        dtm = datetime.strptime(tz_date,'%Y-%m-%d %H:%M:%S:%f')
        return dtm
$$ LANGUAGE plpythonu
;

结果

SELECT f_validate_date('2018-05-01 18:18:00:000');
   f_validate_date
---------------------
 2018-05-01 18:18:00

或者你可以用老式的方式来做。它更快，但不喜欢分号毫秒分隔符。

SELECT '2018-05-01 18:18:00.000'::TIMESTAMP;
      timestamp
---------------------
 2018-05-01 18:18:00

--Leading zeroes
SELECT '0002018-05-01 18:18:00.000'::TIMESTAMP;
      timestamp
---------------------
 2018-05-01 18:18:00