डेटा लोड करते समय exceptions को संभालना
कभी-कभी आपकी डेटा पाइपलाइन्स exception फेंक सकती हैं। ये exceptions अलर्टिंग का एक रूप हैं, और वे डेटा इंजीनियर को बताती हैं कि कुछ अप्रत्याशित हुआ है। इन exceptions को सही तरह से संभालना ज़रूरी है। इस अभ्यास में, हम यही प्रैक्टिस करेंगे!
शुरू करने में मदद के लिए, pandas को pd के रूप में इंपोर्ट किया गया है, और साथ में logging मॉड्यूल भी इंपोर्ट किया गया है। डिफॉल्ट 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 का प्रयास करें। - अगर फ़ाइल को
pandasDataFrame में नहीं पढ़ा जा सके, तोFileNotFoundErrorको कैच करें। - असफलता को दर्ज 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)