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本期解读：
空间能源产出汇总计算方法：myems-aggregation/space_energy_output_category.py 源代码链接：gitee.com/myems/myems…
总体概述
1.**主函数 (main): ** 循环执行，首先从系统数据库中获取所有空间的列表，然后使用多进程池并行处理每个空间。
2.工作函数 (worker): 为每个空间执行一系列步骤，包括获取与该空间相关的设备、子空间和能源数据，然后按小时和能源类别聚合这些数据。
主函数 (main) 详解
1.连接数据库: 尝试连接到系统数据库，获取所有空间信息。
2.获取空间列表: 从数据库中查询所有空间，并按ID排序。
3.多进程处理: 使用Python的multiprocessing.Pool创建进程池，并行调用worker函数处理每个空间。
4.错误处理和日志记录: 如果在处理过程中遇到错误，记录错误并继续处理其他空间。
5.休眠和重复: 每轮处理完成后，程序休眠一段时间（例如0秒），然后重复上述过程。
工作函数 (worker) 详解
1.获取与空间相关的设备: 查询与当前空间关联的所有组合设备和单独设备。
2.获取子空间: 查询当前空间的所有子空间。
3.确定聚合的时间范围: 确定开始和结束时间，用于聚合能源数据。
4.获取能源数据: 对于每个组合设备、单独设备和子空间，从能源数据库中获取相应的能源输出数据。
5.确定共同时间段: 确定所有设备共有的时间段，以便进行数据聚合。
6.数据聚合: 按小时和能源类别聚合能源数据。
7.保存聚合数据: 将聚合后的数据保存回能源数据库。
总体来说，这段代码是一个复杂的数据处理脚本，用于从多个来源收集和聚合能源数据，以便进行进一步的分析和报告。
