Exécuter une data pipeline de bout en bout
Il est important de surveiller les performances d'une pipeline lorsqu'elle tourne en production. Plus tôt dans le cours, vous avez découvert des outils comme la gestion des exceptions et la journalisation (logging). Dans ce dernier exercice, nous allons exécuter une pipeline de bout en bout, tout en surveillant les exceptions et en consignant les performances.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>ETL et ELT en Python</cours>Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
import logging
# Import extract, transform, and load functions from pipeline_utils
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