Connect Jupyter Notebook al servicio de consultas

Este documento describe los pasos necesarios para conectarse Jupyter Notebook con Adobe Experience Platform Query Service.

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 funcionario Jupyter Notebook documentación.

Para adquirir las credenciales necesarias para la conexión Jupyter Notebook para acceder a Experience Platform, debe tener acceso a Consultas Workspace en la IU de Platform. Póngase en contacto con el administrador de su organización si actualmente no tiene acceso a Consultas workspace.

TIP
Anaconda Navigator es una interfaz gráfica de usuario (GUI) de escritorio que proporciona una forma más sencilla de instalar e iniciar Python programas como Jupyter Notebook. También ayuda a administrar paquetes, entornos y canales sin utilizar comandos de la línea de comandos.
Siga el proceso de instalación guiada en su sitio web para instale su versión preferida de la aplicación.
En la pantalla de inicio de Anaconda Navigator, seleccione Jupyter Notebook de la lista de aplicaciones compatibles para iniciar el programa.
Encontrará más información en la Documentación oficial de Anaconda.

La documentación oficial de Jupyter proporciona instrucciones para ejecutar el bloc de notas desde la interfaz de la línea de comandos (CLI).

Launch Jupyter Notebook

Después de abrir un nuevo Jupyter Notebook aplicación web, seleccione la New del menú desplegable de la interfaz de usuario, seguido de Python 3 para crear un nuevo Notebook. El Notebook aparece el editor.

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

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

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 paso siguiente.

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

Se recomienda el uso de credenciales que no caducan al utilizar clientes de terceros para ahorrar el esfuerzo de escribir repetidamente sus detalles. Consulte la documentación para obtener instrucciones sobre cómo generar y utilizar credenciales que no caducan.

IMPORTANT
Al copiar credenciales desde la interfaz de usuario de Platform, no es necesario aplicar un formato adicional a las credenciales. Se pueden indicar en una línea, con un solo espacio entre las propiedades y los valores. Las credenciales se incluyen entre comillas y no separados por comas.
conn = psycopg2.connect('''sslmode=require host=<YOUR_HOST_CREDENTIAL> port=80 dbname=prod:all user=<YOUR_ORGANIZATION_ID> password=<YOUR_PASSWORD>''')"

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

Ejemplo de ejecución de consultas

Ahora que se ha conectado Jupyter Notebook en el servicio de consultas, puede realizar consultas en los conjuntos de datos mediante Notebook entradas. El siguiente ejemplo utiliza una consulta simple para mostrar 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.

Para dar un formato más legible a los resultados en lenguaje natural, utilice los siguientes 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)

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

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

Pasos siguientes

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

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