Criar funções para extrair dados
É importante modularizar o código ao criar um pipeline de dados. Isso ajuda a tornar os pipelines mais legíveis e reutilizáveis e pode ajudar a agilizar os esforços de solução de problemas. A criação e o uso de funções para operações distintas em um pipeline podem até mesmo ajudar no início de um novo projeto, fornecendo uma estrutura para começar o desenvolvimento.
pandas foi importado como pd, e sqlalchemy está pronto para ser usado.
Este exercício faz parte do curso
ETL e ELT em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.
def extract():
# Create a connection URI and connection engine
connection_uri = "postgresql+psycopg2://____:password@localhost:____/____"
db_engine = sqlalchemy.____(connection_uri)