データを抽出する関数を構築する
データパイプラインを構築する際は、コードをモジュール化することが重要です。モジュール化によって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の効率化にもつながります。パイプライン内の個別の処理ごとに関数を作成して使うことで、新しいプロジェクトに着手する際の開発の土台としても役立ちます。
pandas は pd としてインポート済みで、sqlalchemy もすぐに使える状態になっています。
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)