Моніторинг і сповіщення в межах конвеєра даних
Час об'єднати все разом! Ви могли це здогадатися, але обробка помилок за допомогою try-except і журналювання тісно пов'язані. Ці дві практики є критично важливими, щоб конвеєр був надійним і прозорим, і слугують основою для більш просунутих рішень з моніторингу та сповіщення.
pandas імпортовано як pd, а модуль logging завантажено та налаштовано для вас. Датафрейм raw_sales_data вже витягнуто і він готовий до трансформації.
Ця вправа є частиною курсу
ETL та ELT у Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
def transform(raw_data):
return raw_data.loc[raw_data["Total Price"] > 1000, :]
try:
# Attempt to transform DataFrame, log an info-level message
clean_sales_data = transform(raw_sales_data)
logging.____("Successfully filtered DataFrame by 'Total Price'")
except Exception:
# Log a warning-level message
____.____("Cannot filter DataFrame by 'Total Price'")