读取nd.csv，并将这个129行1列的数据，看作是129s的数据，按每秒一个读取，画折线图，要求折线图为每秒一变的动画，x轴只有十个时间点，且为此时的实时时间。每次更新新的时间点的数据，动画都将折线图上最老的时间点及对应时间的数据清除，跑完129S数据后，停止。给出完整的程序

为了帮助您完成这个任务，我们将使用Python的`pandas`, `matplotlib`, 和 `datetime` 库。首先，假设您的数据文件名为`nd.csv`，并已经安装了所需的库。以下是完整的代码示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
from FuncAnimation import FuncAnimation

# 读取数据
df = pd.read_csv('nd.csv')

# 初始化数据列表，用于动态更新折线图
data_points = []
for i in range(10):  # 只显示前10个时间点
    data_points.append([])

# 设置初始时间点和线条
start_time = datetime.datetime.now()
fig, ax = plt.subplots()
line, = ax.plot([], [], 'o-', animated=True)
ax.set_xlim([start_time, start_time + datetime.timedelta(seconds=10)])
ax.set_xticks([start_time + datetime.timedelta(seconds=i) for i in range(11)])

def animate(i):
    global line, df, data_points
    if i >= len(df):
        return line,

    # 获取最新一秒的数据点
    time_point = start_time + datetime.timedelta(seconds=i)
    current_data = df.iloc[i, 0]

    # 清除旧的数据点
    for j in range(len(data_points)):
        ax.lines.remove(line)
    data_points.pop(0)
    
    # 添加新数据点
    data_points.append([(time_point, current_data)])
    line.set_data(*zip(*data_points[-1]))
    ax.relim()
    ax.autoscale_view()

ani = FuncAnimation(fig, animate, frames=len(df), interval=1000, blit=True)

plt.show()

这段代码首先读取CSV文件并将数据存储在DataFrame中。然后，它创建了一个空的动画列表`data_points`来存储每个时间点的数据。`animate`函数会根据索引i从数据帧中获取相应时间点的数据，删除最旧的数据点，并将其添加到折线图上。动画会在每秒钟更新一次，直到129秒数据全部处理完毕。