Postgres में लोड करें
इस अभ्यास में, आप कुछ डेटा को एक PostgreSQL डेटा वेयरहाउस में लिखेंगे। यह तब उपयोगी होता है जब आपके पास कुछ transformations का परिणाम हो और आप उसे किसी एप्लिकेशन में इस्तेमाल करना चाहें।
उदाहरण के लिए, किसी transformation के परिणाम में फ़िल्म recommendations वाला एक कॉलम जुड़ा हो सकता है, और आप उन्हें अपने online store में उपयोग करना चाहेंगे।
आपके workspace में film_pdf नाम का एक pandas DataFrame मौजूद है।
स्मरण के लिए, sqlalchemy के लिए connection URI की संरचना यह है:
postgresql://[user[:password]@][host][:port][/database]
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Introduction to Data Engineering
अभ्यास निर्देश
- डेटाबेस engine बनाने के लिए connection URI को पूरा करें। उपयोगकर्ता और पासवर्ड क्रमशः
replऔरpasswordहैं। hostlocalhostहै, और port5432है। इस बार, डेटाबेसdwhहै। - कॉल को इस तरह पूरा करें कि हम डेटाबेस में
"store"schema का उपयोग करें। अगर टेबल मौजूद हो, तो उसे पूरी तरह से replace कर दें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Finish the connection URI
connection_uri = "____://____:____@____:____/____"
db_engine_dwh = sqlalchemy.create_engine(connection_uri)
# Transformation step, join with recommendations data
film_pdf_joined = film_pdf.join(recommendations)
# Finish the .to_sql() call to write to store.film
film_pdf_joined.to_sql("film", ____, schema="____", if_exists="____")
# Run the query to fetch the data
pd.read_sql("SELECT film_id, recommended_film_ids FROM store.film", db_engine_dwh)