Extraindo dados de bancos de dados SQL
Bancos de dados SQL estão entre as ferramentas de armazenamento de dados mais usadas no mundo. Muitas empresas têm equipes inteiras responsáveis por criar e manter esses bancos, que normalmente guardam dados cruciais para as operações do dia a dia. Esses bancos de dados SQL são comumente usados como sistemas de origem para uma ampla variedade de pipelines de dados.
Para este exercício, pandas já foi importado como pd. Boa sorte!
Este exercicio faz parte do curso
ETL e ELT em Python
Instruções do exercicio
- Atualize o URI de conexão para criar um engine de conexão para o banco
sales, usandosqlalchemy. - Consulte todas as linhas e colunas da tabela
salese exiba os resultados.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
import sqlalchemy
# Create a connection to the sales database
db_engine = sqlalchemy.____("postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:5432/____")
# Query the sales table
raw_sales_data = pd.____("____", db_engine)
print(raw_sales_data)