데이터를 추출하는 함수 만들기
데이터 파이프라인을 구축할 때는 코드를 모듈화하는 것이 중요합니다. 모듈화는 파이프라인을 더 읽기 쉽고 재사용하기 쉽게 만들어 주며, 문제 해결 작업의 속도를 높이는 데도 도움이 됩니다. 파이프라인 내 개별 작업을 위한 함수를 만들어 사용하면 새로운 프로젝트를 시작할 때 개발의 기본 틀로 활용할 수 있어 더욱 유용합니다.
pandas는 pd로 임포트되어 있고, sqlalchemy도 바로 사용할 수 있도록 준비되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 하는 ETL과 ELT
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
def extract():
# Create a connection URI and connection engine
connection_uri = "postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:____/____"
db_engine = sqlalchemy.____(connection_uri)