クエリサービスへの Jupyter Notebook の接続

このドキュメントでは、接続に必要な手順を説明します Jupyter Notebook をAdobe Experience Platform Query Service と連携させることができます。

はじめに

このガイドでは、 Jupyter Notebook そしてそのインターフェイスに詳しい Jupyter Notebook をダウンロードするには、または詳細情報については、公式 Jupyter Notebook ドキュメントを参照してください。

Jupyter Notebook を Experience Platform に接続するために必要な資格情報を取得するには、Platform UI のクエリワークスペースにアクセスできる必要があります。現在、 クエリ ワークスペース。

TIP
Anaconda Navigator は、共通のを簡単にインストールして起動できるデスクトップグラフィカルユーザーインターフェイス (GUI) です Python 次のようなプログラム: Jupyter Notebook. また、コマンドラインコマンドを使用せずに、パッケージ、環境、チャネルを管理する場合にも役立ちます。
Web サイト上のガイド付きインストールプロセスに従って、 アプリケーションの優先バージョンのインストール.
Anaconda Navigator のホーム画面で、 Jupyter Notebook をクリックして、サポートされているアプリケーションのリストからプログラムを起動します。
詳しくは、 アナコンダ公式文書.

手順については、Jupyter の公式ドキュメントを参照してください。 コマンドラインインターフェイスからノートブックを実行する (CLI)。

Launch Jupyter Notebook

新しい Jupyter Notebook Web アプリケーションで、 New UI からのドロップダウン ( Python 3 をクリックして、新しいノートブックを作成します。 この Notebook エディタが表示されます。

最初の行に Notebook エディターで、次の値を入力します。 pip install psycopg2-binary を選択し、 Run コマンドバーから。 成功メッセージが入力行の下に表示されます。

IMPORTANT
接続を形成するには、このプロセスの一部として、 Run コードの各行を実行します。

次に、 PostgreSQL のデータベースアダプタ Python. 値を入力: import psycopg2を選択し、 Run. このプロセスに関する成功メッセージはありません。 エラーメッセージが表示されない場合は、次の手順に進みます。

次に、値を入力して、Adobe Experience Platformの資格情報を指定する必要があります。 conn = psycopg2.connect("{YOUR_CREDENTIALS}"). 接続資格情報は、 クエリ セクションの 資格情報 」タブを使用します。 方法に関するドキュメントを参照してください。 組織の資格情報を検索 を参照してください。

詳細を繰り返し入力する手間を省くために、サードパーティクライアントを使用する場合は、期限切れでない資格情報を使用することをお勧めします。 手順については、ドキュメントを参照してください。 有効期限のない資格情報を生成して使用する方法.

IMPORTANT
Platform UI から資格情報をコピーする場合、資格情報を追加の形式にする必要はありません。 1 行で指定でき、プロパティと値の間には 1 つのスペースを入れます。 資格情報は引用符で囲まれ、 not コンマで区切られます。
conn = psycopg2.connect('''sslmode=require host=<YOUR_HOST_CREDENTIAL> port=80 dbname=prod:all user=<YOUR_ORGANIZATION_ID> password=<YOUR_PASSWORD>''')"

お使いの Jupyter Notebook インスタンスがクエリサービスに接続されました。

クエリ実行の例

これで、 Jupyter Notebook クエリサービスでは、 Notebook 入力 次の例では、単純なクエリを使用してプロセスを示しています。

次の値を入力します。

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

次に、パラメーター (data 上記の例で ) は、クエリの結果を書式設定されていない応答に表示します。

より人間が読みやすい方法で結果を書式設定するには、次のコマンドを使用します。

  • colnames = [desc[0] for desc in cur.description]
  • import pandas as pd
  • import numpy as np
  • df = pd.DataFrame(samples,columns=colnames)
  • df.fillna(0,inplace=True)

これらのコマンドは、成功メッセージを生成しません。 エラーメッセージがない場合は、関数を使用して、SQL クエリの結果を表形式で出力できます。

を入力し、 df.head() 関数を使用して、表形式化されたクエリ結果を確認します。

次の手順

これで、クエリサービスに接続し、 Jupyter Notebook クエリを書き込みます。 クエリの書き込みおよび実行方法について詳しくは、『クエリ実行ガイド』を参照してください。

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