Pemantauan dan pemberitahuan dalam sebuah pipeline data
Saatnya menyatukan semuanya! Anda mungkin sudah menduganya, tetapi penanganan error menggunakan try-except dan logging saling melengkapi. Dua praktik ini penting agar sebuah pipeline tangguh dan transparan, serta menjadi fondasi untuk solusi pemantauan dan pemberitahuan yang lebih lanjut.
pandas telah diimpor sebagai pd, dan modul logging telah dimuat serta dikonfigurasi untuk Anda. DataFrame raw_sales_data telah diekstrak dan siap untuk ditransformasikan.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
ETL dan ELT di Python
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
def transform(raw_data):
return raw_data.loc[raw_data["Total Price"] > 1000, :]
try:
# Attempt to transform DataFrame, log an info-level message
clean_sales_data = transform(raw_sales_data)
logging.____("Successfully filtered DataFrame by 'Total Price'")
except Exception:
# Log a warning-level message
____.____("Cannot filter DataFrame by 'Total Price'")