Tworzenie funkcji do ekstrakcji danych
Modularyzacja kodu jest kluczowa podczas budowania potoków danych. Dzięki niej potoki są bardziej czytelne i wielokrotnego użytku, a rozwiązywanie problemów staje się szybsze. Tworzenie funkcji dla poszczególnych operacji w potoku może też pomóc przy rozpoczynaniu nowego projektu – daje gotowy szkielet, od którego można zacząć.
pandas zostało zaimportowane jako pd, a sqlalchemy jest gotowe do użycia.
To ćwiczenie jest częścią kursu
ETL i ELT w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
def extract():
# Create a connection URI and connection engine
connection_uri = "postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:____/____"
db_engine = sqlalchemy.____(connection_uri)