在加载数据时处理异常
有时，您的数据管道会抛出异常。异常是一种告警形式，它会在出现意外情况时提醒数据工程师。正确处理这些异常非常重要。本练习将带您进行实践！
为方便开始，已将 pandas 以 pd 的名称导入，同时导入了 logging 模块。默认日志级别已设置为 "debug"。
本练习是课程的一部分
使用 Python 的 ETL 和 ELT
练习说明
- 更新管道以包含一个
try代码块，并尝试从路径"sales_data.parquet"读取数据。 - 如果无法将文件读入
pandas的 DataFrame，则捕获FileNotFoundError。 - 创建一个错误级别日志来记录此次失败。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
def extract(file_path):
return pd.read_parquet(file_path)
# Update the pipeline to include a try block
____:
# Attempt to read in the file
raw_sales_data = extract("____")
# Catch the FileNotFoundError
except ____ as file_not_found:
# Write an error-level log
logging.____(file_not_found)