Ošetření výjimek při načítání dat
Dataový pipeline může někdy vyvolat výjimku. Výjimky slouží jako forma upozornění – dávají datovému inženýrovi vědět, že se stalo něco neočekávaného. Proto je důležité tyto výjimky správně ošetřit. V tomto cvičení si to procvičíme!
Pro začátek: pandas je naimportovaný jako pd a zároveň je naimportovaný modul logging. Výchozí úroveň logování je nastavena na "debug".
Toto cvičení je součástí kurzu
ETL a ELT v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Uprav pipeline tak, aby obsahoval blok
try, a pokus se načíst data z cesty"sales_data.parquet". - Zachyť výjimku
FileNotFoundError, pokud soubor nelze načíst do DataFrame knihovnypandas. - Vytvoř log na úrovni chyby, který zaznamená toto selhání.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
def extract(file_path):
return pd.read_parquet(file_path)
# Update the pipeline to include a try block
____:
# Attempt to read in the file
raw_sales_data = extract("____")
# Catch the FileNotFoundError
except ____ as file_not_found:
# Write an error-level log
logging.____(file_not_found)