डेटा लोड करते समय exceptions हैंडल करना
कभी-कभी आपकी डेटा पाइपलाइन्स एक exception फेंक सकती हैं. ये exceptions अलर्ट का एक रूप हैं, और ये Data Engineer को बताती हैं कि कुछ अप्रत्याशित हुआ. इन exceptions को सही ढंग से हैंडल करना ज़रूरी है. इस अभ्यास में, आप यही प्रैक्टिस करेंगे!
शुरू करने में मदद के लिए, pandas को pd नाम से इम्पोर्ट किया गया है, और logging मॉड्यूल भी इम्पोर्ट किया गया है. डिफ़ॉल्ट लॉग-लेवल "debug" पर सेट किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में ETL और ELT
अभ्यास निर्देश
- पाइपलाइन को अपडेट करें ताकि उसमें
tryब्लॉक शामिल हो, और पाथ"sales_data.parquet"से डेटा पढ़ने की कोशिश करें. - अगर फ़ाइल को
pandasDataFrame में नहीं पढ़ा जा सके तोFileNotFoundErrorको कैच करें. - विफलता को डोक्यूमेंट करने के लिए एक error-लेवल लॉग बनाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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)