データを抽出する関数を作成する
データパイプラインを作るときは、コードをモジュール化することが重要です。これにより、パイプラインの可読性と再利用性が高まり、トラブルシューティングも効率化できます。パイプライン内の処理ごとに関数を作成・活用すると、新しいプロジェクトの立ち上げ時にも開発の土台ができ、スムーズに始められます。
pandas は pd としてインポート済みで、sqlalchemy も使用できる状態です。
この演習はコースの一部です
Python で学ぶ ETL と ELT
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
def extract():
# Create a connection URI and connection engine
connection_uri = "postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:____/____"
db_engine = sqlalchemy.____(connection_uri)