เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

"T" ใน ELT

อย่าลืม ELT! ฟังก์ชัน extract() และ load() ได้ถูกกำหนดไว้ให้แล้ว สิ่งที่เหลืออยู่คือกำหนดฟังก์ชัน transform() ให้เสร็จสมบูรณ์ แล้วรัน pipeline มาลุยกันเลย!

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

ETL และ ELT ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • อัปเดตฟังก์ชัน transform() ให้เรียกใช้เมธอด .execute() บนออบเจกต์ data_warehouse
  • ใช้ฟังก์ชัน transform() ที่อัปเดตแล้วเพื่อเติมข้อมูลลงใน target table total_sales โดย transform ข้อมูลจาก source table raw_sales_data

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Complete building the transform() function
def transform(source_table, target_table):
  data_warehouse.____(f"""
  CREATE TABLE {target_table} AS
      SELECT
          CONCAT("Product ID: ", product_id),
          quantity * price
      FROM {source_table};
  """)

extracted_data = extract(file_name="raw_sales_data.csv")
load(data_frame=extracted_data, table_name="raw_sales_data")

# Populate total_sales by transforming raw_sales_data
____(source_table="____", target_table="____")
แก้ไขและรันโค้ด