Funktionen zum Extrahieren von Daten erstellen
Bei der Entwicklung einer Datenpipeline ist es wichtig, den Code zu modularisieren. So werden Pipelines besser lesbar und wiederverwendbar und die Fehlersuche geht schneller. Funktionen für einzelne Schritte in einer Pipeline zu erstellen und zu nutzen, hilft sogar beim Start eines neuen Projekts, weil sie einen Rahmen für die Entwicklung bieten.
pandas wurde als pd importiert, und sqlalchemy ist einsatzbereit.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>ETL und ELT in Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
def extract():
# Create a connection URI and connection engine
connection_uri = "postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:____/____"
db_engine = sqlalchemy.____(connection_uri)