Connecter Jupyter Notebook à Query Service

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

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Ce guide nécessite que vous ayez déjà accès à Jupyter Notebook et que vous connaissiez son interface. Pour télécharger Jupyter Notebook ou plus d'informations, consultez la documentation officielle Jupyter Notebook 3}.

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

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

Launch Jupyter Notebook

Après avoir ouvert une nouvelle application web Jupyter Notebook, sélectionnez la liste déroulante New de l’interface utilisateur, puis Python 3 pour créer un nouveau notebook. L’éditeur Notebook s’affiche.

Sur la première ligne de l'éditeur 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 adaptateur de base de données PostgreSQL pour Python. Saisissez la valeur : import psycopg2 et 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 l’onglet Informations d’identification de l’interface utilisateur de Platform. Pour obtenir des instructions détaillées, consultez la documentation sur la recherche des informations d’identification de votre organisation .

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 la génération et l’utilisation des informations d’identification non arrivant à expiration.

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

Votre instance Jupyter Notebook est maintenant connectée à Query Service.

Exemple d'exécution de requête

Maintenant que vous avez connecté Jupyter Notebook à Query Service, vous pouvez exécuter des requêtes sur vos jeux de données à l’aide de vos entrées Notebook. 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 la fonction df.head() pour afficher les résultats de la requête tabularisée.

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.