Obsługa wyjątków podczas ładowania danych
Czasami potoki danych mogą zgłaszać wyjątki. Wyjątki to forma alertowania – informują inżyniera danych o tym, że wydarzyło się coś nieoczekiwanego. Właściwa obsługa tych wyjątków jest bardzo ważna. W tym ćwiczeniu przećwiczysz właśnie to!
Na dobry start: biblioteka pandas została zaimportowana jako pd, a moduł logging jest już dostępny. Domyślny poziom logowania ustawiono na "debug".
To ćwiczenie jest częścią kursu
ETL i ELT w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zaktualizuj potok, dodając blok
try, i spróbuj wczytać dane ze ścieżki"sales_data.parquet". - Przechwyć wyjątek
FileNotFoundError, jeśli nie uda się wczytać pliku do DataFrame'a bibliotekipandas. - Utwórz log na poziomie błędu, aby udokumentować niepowodzenie.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
def extract(file_path):
return pd.read_parquet(file_path)
# Update the pipeline to include a try block
____:
# Attempt to read in the file
raw_sales_data = extract("____")
# Catch the FileNotFoundError
except ____ as file_not_found:
# Write an error-level log
logging.____(file_not_found)