Xây dựng hàm để trích xuất dữ liệu
Việc mô-đun hóa mã khi xây dựng một data pipeline là rất quan trọng. Cách làm này giúp pipeline dễ đọc, dễ tái sử dụng và có thể đẩy nhanh quá trình xử lý sự cố. Tạo và sử dụng các hàm cho từng thao tác riêng biệt trong pipeline còn hữu ích khi bạn bắt đầu một dự án mới, vì nó cung cấp một khung để bắt đầu phát triển.
pandas đã được import là pd, và sqlalchemy đã sẵn sàng để sử dụng.
Bài tập này là một phần của khóa học
ETL và ELT với Python
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
def extract():
# Create a connection URI and connection engine
connection_uri = "postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:____/____"
db_engine = sqlalchemy.____(connection_uri)