Recuperare dati da database SQL
I database SQL sono tra gli strumenti di archiviazione dati più usati al mondo. Molte aziende hanno team di più persone che si occupano di creare e mantenere questi database, che in genere contengono dati cruciali per le attività quotidiane. Questi database SQL sono spesso usati come sistemi di origine per un’ampia gamma di pipeline di dati.
Per questo esercizio, pandas è stato importato come pd. Buon lavoro!
Questo esercizio fa parte del corso
ETL and ELT in Python
Istruzioni dell'esercizio
- Aggiorna la URI di connessione per creare, con
sqlalchemy, un engine di connessione al databasesales. - Interroga tutte le righe e le colonne della tabella
salese mostra i risultati.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
import sqlalchemy
# Create a connection to the sales database
db_engine = sqlalchemy.____("postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:5432/____")
# Query the sales table
raw_sales_data = pd.____("____", db_engine)
print(raw_sales_data)