Criando funções para extrair dados
É importante modularizar o código ao construir um pipeline de dados. Isso ajuda a tornar os pipelines mais legíveis e reutilizáveis, além de agilizar a solução de problemas. Criar e usar funções para operações distintas em um pipeline também ajuda ao começar um novo projeto, pois fornece uma estrutura para iniciar o desenvolvimento.
pandas foi importado como pd, e sqlalchemy está pronto para uso.
Este exercicio faz parte do curso
ETL e ELT em Python
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
def extract():
# Create a connection URI and connection engine
connection_uri = "postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:____/____"
db_engine = sqlalchemy.____(connection_uri)