Creazione di modelli con Adobe Experience Platform Platform SDK

Questa esercitazione fornisce informazioni sulla conversione data_access_sdk_python al nuovo Python platform_sdk in Python e R. Questo tutorial fornisce informazioni sulle seguenti operazioni:

Genera autenticazione

Per effettuare chiamate a è necessaria l’autenticazione Adobe Experience Platform, ed è composto da Chiave API, ID organizzazione IMS, token utente e token di servizio.

Python

Se utilizzi Jupyter Notebook, utilizza il codice seguente per generare il client_context:

client_context = PLATFORM_SDK_CLIENT_CONTEXT

Se non utilizzi Jupyter Notebook o se devi modificare l’organizzazione IMS, utilizza il seguente codice di esempio:

from platform_sdk.client_context import ClientContext
client_context = ClientContext(api_key={API_KEY},
              org_id={ORG_ID},
              user_token={USER_TOKEN},
              service_token={SERVICE_TOKEN})

R

Se utilizzi Jupyter Notebook, utilizza il codice seguente per generare il client_context:

library(reticulate)
use_python("/usr/local/bin/ipython")
psdk <- import("platform_sdk")

py_run_file("../.ipython/profile_default/startup/platform_sdk_context.py")
client_context <- py$PLATFORM_SDK_CLIENT_CONTEXT

Se non utilizzi Jupyter Notebook o se devi modificare l’organizzazione IMS, utilizza il seguente codice di esempio:

library(reticulate)
use_python("/usr/local/bin/ipython")
psdk <- import("platform_sdk")
client_context <- psdk$client_context$ClientContext(api_key={API_KEY},
              org_id={ORG_ID},
              user_token={USER_TOKEN},
              service_token={SERVICE_TOKEN})

Lettura di base dei dati

Con il nuovo Platform SDK, la dimensione massima di lettura è di 32 GB, con un tempo massimo di lettura di 10 minuti.

Se il tempo di lettura richiede troppo tempo, puoi provare a utilizzare una delle seguenti opzioni di filtro:

NOTA

L’organizzazione IMS è impostata all’interno di client_context.

Python

Per leggere i dati in Python, usa il codice di esempio seguente:

from platform_sdk.dataset_reader import DatasetReader
dataset_reader = DatasetReader(client_context, "{DATASET_ID}")
df = dataset_reader.limit(100).read()
df.head()

R

Per leggere i dati in R, utilizza il codice di esempio seguente:

DatasetReader <- psdk$dataset_reader$DatasetReader
dataset_reader <- DatasetReader(client_context, "{DATASET_ID}")
df <- dataset_reader$read()
df

Filtra per offset e limite

Poiché il filtro per ID batch non è più supportato, per eseguire la lettura dei dati è necessario utilizzare offset e limit.

Python

df = dataset_reader.limit(100).offset(1).read()
df.head

R

df <- dataset_reader$limit(100L)$offset(1L)$read()
df

Filtra per data

La granularità del filtro delle date ora è definita dalla marca temporale, anziché essere impostata dal giorno.

Python

df = dataset_reader.where(\
    dataset_reader['timestamp'].gt('2019-04-10 15:00:00').\
    And(dataset_reader['timestamp'].lt('2019-04-10 17:00:00'))\
).read()
df.head()

R

df2 <- dataset_reader$where(
    dataset_reader['timestamp']$gt('2018-12-10 15:00:00')$
    And(dataset_reader['timestamp']$lt('2019-04-10 17:00:00'))
)$read()
df2

Il nuovo Platform L’SDK supporta le seguenti operazioni:

Operazione Funzione
È uguale a (=) eq()
Maggiore di (>) gt()
Maggiore o uguale a (>=) ge()
Minore di (<) lt()
Minore o uguale a (<=) le()
E (&) And()
Oppure (` `)

Filtra per colonne selezionate

Per perfezionare ulteriormente la lettura dei dati, puoi anche filtrare per nome di colonna.

Python

df = dataset_reader.select(['column-a','column-b']).read()

R

df <- dataset_reader$select(c('column-a','column-b'))$read()

Ottieni risultati ordinati

I risultati ricevuti possono essere ordinati in base a colonne specificate del set di dati di destinazione e nel loro ordine (asc/desc) rispettivamente.

Nell’esempio seguente, il dataframe è ordinato per "colonna-a" in ordine crescente. Le righe con gli stessi valori per "column-a" sono quindi ordinate per "column-b" in ordine decrescente.

Python

df = dataset_reader.sort([('column-a', 'asc'), ('column-b', 'desc')])

R

df <- dataset_reader$sort(c(('column-a', 'asc'), ('column-b', 'desc')))$read()

Scrittura di base dei dati

NOTA

L’organizzazione IMS è impostata all’interno di client_context.

Per scrivere i dati in Python e R, usate uno dei seguenti esempi:

Python

from platform_sdk.models import Dataset
from platform_sdk.dataset_writer import DatasetWriter

dataset = Dataset(client_context).get_by_id("{DATASET_ID}")
dataset_writer = DatasetWriter(client_context, dataset)
write_tracker = dataset_writer.write({PANDA_DATAFRAME}, file_format='json')

R

dataset <- psdk$models$Dataset(client_context)$get_by_id("{DATASET_ID}")
dataset_writer <- psdk$dataset_writer$DatasetWriter(client_context, dataset)
write_tracker <- dataset_writer$write({PANDA_DATAFRAME}, file_format='json')

Passaggi successivi

Dopo aver configurato platform_sdk caricatore di dati, i dati vengono sottoposti a preparazione e quindi suddivisi nel train e val set di dati. Per informazioni sulla preparazione dei dati e sulla progettazione delle funzioni, consulta la sezione su preparazione dei dati e progettazione delle funzioni nel tutorial per la creazione di una ricetta con JupyterLab notebook.

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