Connecter Jupyter Notebook à Query Service

Ce document décrit les étapes requises pour se connecter. Jupyter Notebook avec Adobe Experience Platform Query Service.

Prise en main

Ce guide nécessite que vous ayez déjà accès à Jupyter Notebook et connaissent bien son interface. Pour télécharger Jupyter Notebook ou pour plus d’informations, consultez la documentation officielle de Jupyter Notebook.

Pour acquérir les informations d’identification nécessaires à la connexion de Jupyter Notebook à Experience Platform, vous devez avoir accès à l’espace de travail Requêtes dans l’interface utilisateur de Platform. Contactez l’administrateur de votre entreprise si vous n’avez pas actuellement accès à la variable Requêtes workspace.

La documentation officielle de Jupyter fournit des instructions à exécuter le notebook à partir de l’interface de ligne de commande ; (interface en ligne de commande).

Launch Jupyter Notebook

Après avoir ouvert une nouvelle Jupyter Notebook application web, sélectionnez New de l’interface utilisateur, suivie de Python 3 pour créer un nouveau notebook. Le Notebook s’affiche.

Sur la première ligne de la variable Notebook , saisissez la valeur suivante : pip install psycopg2-binary et sélectionnez Run dans la barre de commande. Un message de réussite s’affiche sous la ligne d’entrée.

Importez ensuite un PostgreSQL adaptateur de base de données pour Python. Saisissez la valeur : import psycopg2et sélectionnez Run. Il n’existe aucun message de réussite pour ce processus. En l’absence de message d’erreur, passez à l’étape suivante.

Vous devez maintenant fournir vos informations d’identification Adobe Experience Platform en saisissant la valeur : conn = psycopg2.connect("{YOUR_CREDENTIALS}"). Vos informations d’identification de connexion se trouvent dans la section Requêtes , sous Informations d’identification de l’interface utilisateur de Platform. Consultez la documentation sur la manière de recherche des informations d’identification de votre organisation pour obtenir des instructions détaillées.

Il est recommandé d’utiliser des informations d’identification non arrivant à expiration lors de l’utilisation de clients tiers afin d’économiser l’effort de saisie répétée de vos informations. Consultez la documentation pour obtenir des instructions sur comment générer et utiliser des informations d’identification non arrivées à expiration.

conn = psycopg2.connect('''sslmode=require host=<YOUR_HOST_CREDENTIAL> port=80 dbname=prod:all user=<YOUR_ORGANIZATION_ID> password=<YOUR_PASSWORD>''')"

Votre Jupyter Notebook est désormais connectée à Query Service.

Exemple d'exécution de requête

Maintenant que vous êtes connecté Jupyter Notebook vers Query Service, vous pouvez exécuter des requêtes sur vos jeux de données à l’aide de votre Notebook entrées. L’exemple suivant utilise une requête simple pour démontrer le processus.

Saisissez les valeurs suivantes :

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

Appelez ensuite le paramètre (data dans l’exemple ci-dessus) pour afficher les résultats de la requête dans une réponse non formatée.

Pour formater les résultats de manière plus lisible, utilisez les commandes suivantes :

Ces commandes ne génèrent pas de message de réussite. S'il n'y a pas de message d'erreur, vous pouvez alors utiliser une fonction pour générer les résultats de votre requête SQL dans un format de tableau.

Saisissez et exécutez le df.head() pour afficher les résultats de la requête tabulée.

Étapes suivantes

Maintenant que vous êtes connecté à Query Service, vous pouvez utiliser Jupyter Notebook pour écrire des requêtes. Pour plus d’informations sur la façon d’écrire et d’exécuter des requêtes, veuillez lire le guide relatif aux requêtes en cours d’exécution.