Conectar Jupyter Notebook para o Serviço de consulta

Este documento aborda as etapas necessárias para se conectar Jupyter Notebook com o Adobe Experience Platform Query Service.

Introdução

Este guia requer que você já tenha acesso ao Jupyter Notebook e estão familiarizados com sua interface. Para baixar Jupyter Notebook ou para obter mais informações, consulte a seção oficial Jupyter Notebook documentação.

Para adquirir as credenciais necessárias para conexão Jupyter Notebook para Experience Platform, você deve ter acesso à Consultas espaço de trabalho na interface do usuário da Platform. Entre em contato com o administrador da organização se você não tiver acesso à Consultas espaço de trabalho.

TIP
Anaconda Navigator O é uma interface gráfica do usuário (GUI) do desktop que oferece uma maneira mais fácil de instalar e iniciar o Common Python programas como Jupyter Notebook. Também ajuda a gerenciar pacotes, ambientes e canais sem usar comandos de linha de comando.
Siga o processo de instalação guiada em seu site para instale a versão preferida do aplicativo.
Na tela inicial do Navegador Anaconda, selecione Jupyter Notebook na lista de aplicativos compatíveis para iniciar o programa.
Mais informações podem ser encontradas no documentação oficial do Anaconda.

A documentação oficial do Jupyter fornece instruções para executar o bloco de anotações na interface de linha de comando (CLI).

Launch Jupyter Notebook

Depois de abrir um novo Jupyter Notebook aplicativo web, selecione a variável New lista suspensa da interface do usuário, seguida por Python 3 para criar um novo Notebook. A variável Notebook editor é exibido.

Na primeira linha do Notebook insira o seguinte valor: pip install psycopg2-binary e selecione Run na barra de comandos. Uma mensagem de sucesso é exibida abaixo da linha de entrada.

IMPORTANT
Como parte desse processo para formar uma conexão, você deve selecionar Run para executar cada linha de código.

Em seguida, importe um PostgreSQL adaptador de banco de dados para Python. Insira o valor: import psycopg2e selecione Run. Não há mensagem de sucesso para este processo. Se não houver nenhuma mensagem de erro, continue para a próxima etapa.

Agora você deve fornecer suas credenciais do Adobe Experience Platform inserindo o valor: conn = psycopg2.connect("{YOUR_CREDENTIALS}"). As credenciais de conexão podem ser encontradas no Consultas seção, sob o Credenciais da interface do usuário da Platform. Consulte a documentação sobre como encontrar as credenciais da organização para obter instruções detalhadas.

O uso de credenciais sem expiração é recomendado ao usar clientes de terceiros para economizar o esforço de inserir seus detalhes repetidamente. Consulte a documentação para obter instruções sobre como gerar e usar credenciais sem expiração.

IMPORTANT
Ao copiar credenciais da interface do Platform, não há necessidade de formatação adicional das credenciais. Eles podem ser fornecidos em uma linha, com um único espaço entre as propriedades e os valores. As credenciais estão entre aspas e não separado por vírgulas.
conn = psycopg2.connect('''sslmode=require host=<YOUR_HOST_CREDENTIAL> port=80 dbname=prod:all user=<YOUR_ORGANIZATION_ID> password=<YOUR_PASSWORD>''')"

Seu Jupyter Notebook A instância do agora está conectada ao Serviço de consulta.

Exemplo de execução de consulta

Agora que você se conectou Jupyter Notebook para o Serviço de consulta, é possível executar consultas em seus conjuntos de dados usando o Notebook entradas. O exemplo a seguir usa uma consulta simples para demonstrar o processo.

Insira os seguintes valores:

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

Em seguida, chame o parâmetro (data no exemplo acima) para exibir os resultados da consulta em uma resposta não formatada.

Para formatar os resultados de uma maneira mais legível, use os seguintes comandos:

  • 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)

Esses comandos não geram uma mensagem de sucesso. Se não houver mensagem de erro, você poderá usar uma função para produzir os resultados da sua consulta SQL em formato de tabela.

Insira e execute o df.head() para ver os resultados da consulta tabulada.

Próximas etapas

Agora que você se conectou ao Serviço de consulta, é possível usar Jupyter Notebook para gravar consultas. Para obter mais informações sobre como gravar e executar consultas, leia o guia de execução de consultas.

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