डेटा निकालने के लिए फंक्शन बनाना
डेटा पाइपलाइन बनाते समय कोड को मॉड्युलराइज़ करना महत्वपूर्ण है. इससे पाइपलाइन अधिक पढ़ने योग्य और रीयूज़ेबल बनती हैं, और ट्रबलशूटिंग जल्दी करने में मदद मिलती है. पाइपलाइन में अलग-अलग ऑपरेशन के लिए फंक्शन बनाना और उनका उपयोग करना नए प्रोजेक्ट की शुरुआत में भी सहायक होता है, क्योंकि यह डेवलपमेंट शुरू करने के लिए एक फ्रेमवर्क देता है.
pandas को pd नाम से इम्पोर्ट किया गया है, और sqlalchemy उपयोग के लिए तैयार है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में ETL और ELT
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
def extract():
# Create a connection URI and connection engine
connection_uri = "postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:____/____"
db_engine = sqlalchemy.____(connection_uri)