Connect Jupyter Notebook al servicio de consultas

Este documento cubre los pasos necesarios para conectar Jupyter Notebook con el servicio de consulta de Adobe Experience Platform.

Primeros pasos

Esta guía requiere que ya tenga acceso a Jupyter Notebook y están familiarizados con su interfaz. Para descargar Jupyter Notebook o para obtener más información, consulte la oficial Jupyter Notebook documentación.

Para adquirir las credenciales necesarias para la conexión Jupyter Notebook al Experience Platform, debe tener acceso al Consultas en la interfaz de usuario de Platform. Póngase en contacto con el administrador de su organización si actualmente no tiene acceso al Consultas espacio de trabajo.

SUGERENCIA

Anaconda Navigator es una interfaz gráfica de usuario (GUI) de escritorio que proporciona una manera más fácil de instalar e iniciar Python programas como Jupyter Notebook. También ayuda a administrar paquetes, entornos y canales sin utilizar comandos de línea de comandos.
Puede instalar la versión preferida de la aplicación de su sitio web.
Siga el proceso de instalación guiada. En la pantalla de inicio del Navegador de Anaconda, seleccione Jupyter Notebook de la lista de aplicaciones compatibles para iniciar el programa.
La variable Anaconda Navigator pantalla de inicio con Jupyter Notebook resaltado.
Puede encontrar más información en su documentación oficial.

Launch Jupyter Notebook

Una vez que haya abierto una nueva Jupyter Notebook aplicación web, seleccione New desplegable seguido de Python 3 para crear un nuevo bloc de notas. La variable Notebook aparece como editor.

La variable Jupiter Notebook Ficha Archivo con el New lista desplegable y Python 3 resaltados.

En la primera línea del Notebook , introduzca el siguiente valor: pip install psycopg2-binary y seleccione Run en la barra de comandos. Aparece un mensaje de éxito debajo de la línea de entrada.

IMPORTANTE

Como parte de este proceso para formar una conexión, debe seleccionar Run para ejecutar cada línea de código.

La variable Notebook IU con el comando de bibliotecas de instalación resaltado.

A continuación, importe un PostgreSQL adaptador de base de datos para Python. Introduzca el valor: import psycopg2y seleccione Run. No hay ningún mensaje de éxito para este proceso. Si no hay ningún mensaje de error, continúe con el siguiente paso.

La variable Notebook IU con el código de controlador de la base de datos de importación resaltado.

Ahora debe proporcionar sus credenciales de Adobe Experience Platform introduciendo el valor : conn = psycopg2.connect("{YOUR_CREDENTIALS}"). Las credenciales de conexión se pueden encontrar en la sección Consultas en la sección Credenciales de la interfaz de usuario de Platform. Consulte la documentación sobre cómo buscar las credenciales de la organización para obtener instrucciones detalladas.

Se recomienda el uso de credenciales que no caduquen cuando se utilicen clientes de terceros para ahorrar el esfuerzo de introducir los detalles repetidamente. Consulte la documentación para obtener instrucciones sobre cómo generar y utilizar credenciales que no caduquen.

IMPORTANTE

Al copiar credenciales de la interfaz de usuario de Platform, asegúrese de que no haya ningún formato adicional para las credenciales. Todas deben estar en una línea, con un solo espacio entre las propiedades y los valores. Las credenciales están entre comillas y not separados por comas.

La variable Notebook IU con las credenciales de conexión resaltadas.

Su Jupyter Notebook La instancia de ahora está conectada al servicio de consulta.

Ejemplo de ejecución de consultas

Ahora que se ha conectado Jupyter Notebook al servicio de consulta, puede realizar consultas en sus conjuntos de datos mediante el uso de su Notebook entradas. El siguiente ejemplo utiliza una consulta simple para demostrar el proceso.

Introduzca los siguientes valores:

cur = conn.cursor()
cur.execute('''{YOUR_QUERY_HERE}''')
data = [r for r in cur]

A continuación, llame al parámetro (data en el ejemplo anterior) para mostrar los resultados de la consulta en una respuesta sin formato.

La variable Notebook IU con comandos para devolver y mostrar resultados SQL en el bloc de notas.

Para dar formato a los resultados de una forma más legible, utilice los siguientes comandos:

  • colnames = [desc[0] for desc in cur.description]
  • import pandas as pd
  • import numpy as np

Estos comandos no generan un mensaje de éxito. Si no hay ningún mensaje de error, puede utilizar una función para obtener los resultados de la consulta SQL en formato de tabla.

Los comandos necesarios para dar formato a los resultados SQL.

Introduzca y ejecute el df.head() para ver los resultados de la consulta tabularizada.

Resultados tabularizados de la consulta SQL en Jupyter Notebook.

Pasos siguientes

Ahora que se ha conectado con el servicio de consulta, puede utilizar Jupyter Notebook para escribir consultas. Para obtener más información sobre cómo escribir y ejecutar consultas, lea la guía de consultas en ejecución.

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