Membangun fungsi untuk mengekstrak data
Penting untuk memodularisasi kode saat membangun pipeline data. Hal ini membantu membuat pipeline lebih mudah dibaca dan digunakan kembali, sekaligus mempercepat proses penelusuran masalah. Membuat dan menggunakan fungsi untuk operasi yang berbeda dalam sebuah pipeline juga dapat membantu saat memulai proyek baru dengan menyediakan kerangka awal pengembangan.
pandas telah diimpor sebagai pd, dan sqlalchemy siap digunakan.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
ETL dan ELT di Python
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
def extract():
# Create a connection URI and connection engine
connection_uri = "postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:____/____"
db_engine = sqlalchemy.____(connection_uri)