Criando funções para extrair dados
É importante modularizar o código ao construir um pipeline de dados. Isso torna os pipelines mais legíveis e reutilizáveis, além de acelerar a solução de problemas. Criar e usar funções para operações específicas em um pipeline também ajuda no início de um novo projeto, oferecendo uma estrutura para começar o desenvolvimento.
pandas foi importado como pd, e sqlalchemy está pronto para uso.
Este exercício faz parte do curso
ETL e ELT em Python
Exercício interativo prático
Experimente este exercício 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)