从Jupyter笔记本连接到Data Distiller

要使用高价值客户体验数据丰富您的机器学习管道，您必须首先从Jupyter Notebooks连接到数据Distiller。 本文档介绍从机器学习环境中的Python笔记本连接到Data Distiller的步骤。

快速入门

本指南假定您熟悉交互式Python笔记本，并且有权访问笔记本环境。 笔记本可以在基于云的机器学习环境中托管，也可以使用Jupyter Notebook在本地托管。

获取连接凭据 obtain-credentials

要连接到Data Distiller和其他Adobe Experience Platform服务，您需要Experience PlatformAPI凭据。 具有该Experience Platform开发人员访问权限的用户可以在Adobe Developer Console中创建API凭据。 建议您创建专门用于数据科学工作流的Oauth2 API凭据，并让贵组织的Adobe系统管理员将该凭据分配给具有适当权限的角色。

有关创建API凭据和获取所需权限的详细说明，请参阅身份验证和访问Experience PlatformAPI。

数据科学的推荐权限包括：

默认情况下，阻止某个角色（以及分配给该角色的API凭据）访问任何标记的数据。 根据组织的数据治理策略，系统管理员可以向角色授予对某些被视为适合数据科学使用的已标记数据的访问权限。 Platform客户有责任适当地管理标签访问和政策，以遵守相关法规和组织政策。

将凭据存储在单独的配置文件中 store-credentials

为了确保凭据的安全，建议您避免将凭据信息直接写入代码。 相反，应将凭据信息保存在单独的配置文件中，并读取连接到Experience Platform和Data Distiller所需的值。

例如，您可以创建一个名为config.ini的文件，并包含以下信息（以及任何其他有助于在会话之间保存的信息，例如数据集ID）：

[Credential]
ims_org_id=<YOUR_IMS_ORG_ID>
sandbox_name=<YOUR_SANDBOX_NAME>
client_id=<YOUR_CLIENT_ID>
client_secret=<YOUR_CLIENT_SECRET>
scopes=openid, AdobeID, read_organizations, additional_info.projectedProductContext, session
tech_acct_id=<YOUR_TECHNICAL_ACCOUNT_ID>

然后，在笔记本中，您可以使用标准Python库中的configParser包将凭据信息读入内存：

from configparser import ConfigParser

# Create a ConfigParser object to read and store information from config.ini
config = ConfigParser()
config_path = '<PATH_TO_YOUR_CONFIG.INI_FILE>'
config.read(config_path)

然后，您可以在代码中引用凭据值，如下所示：

org_id = config.get('Credential', 'ims_org_id')

安装aepp Python库 install-python-library

aepp是Adobe管理的开源Python库，它提供连接到Data Distiller和提交查询的功能，以及向其他Experience Platform服务发出请求的功能。 aepp库依赖于PostgreSQL数据库适配器包psycopg2来进行Interactive Data Distiller查询。 可以单独使用psycopg2连接到数据Distiller和查询Experience Platform数据集，但aepp为向所有Experience PlatformAPI服务发出请求提供了更大的便利性和附加功能。

要在您的环境中安装或升级aepp和psycopg2，您可以在笔记本中使用%pip magic命令：

%pip install --upgrade aepp
%pip install --upgrade psycopg2-binary

然后，您可以使用以下代码使用凭据配置aepp库：

from configparser import ConfigParser

# Create a ConfigParser object to read and store information from config.ini
config = ConfigParser()
config_path = '<PATH_TO_YOUR_CONFIG.INI_FILE>'
config.read(config_path)

# Configure aepp with your credentials
import aepp

aepp.configure(
  org_id=config.get('Credential', 'ims_org_id'),
  sandbox=config.get('Credential', 'sandbox_name'),
  client_id=config.get('Credential', 'client_id'),
  secret=config.get('Credential', 'client_secret'),
  scopes=config.get('Credential', 'scopes'),
  tech_id=config.get('Credential', 'tech_acct_id')
)

创建与Data Distiller的连接 create-connection

使用您的凭据配置aepp后，您可以使用以下代码创建与Data Distiller的连接并启动交互式会话，如下所示：

from aepp import queryservice

dd_conn = queryservice.QueryService().connection()
dd_cursor = queryservice.InteractiveQuery2(dd_conn)

然后，您可以在Experience Platform沙盒中查询数据集。 给定您要查询的数据集的ID，您可以从目录服务检索相应的表名称，并对表运行查询：

table_name = 'ecommerce_events'
simple_query = f'''SELECT * FROM {table_name} LIMIT 5'''
dd_cursor.query(simple_query)

连接到单个数据集以提高查询性能 connect-to-single-dataset

默认情况下，数据Distiller连接会连接到沙盒中的所有数据集。 为了加快查询速度并减少资源使用，您可以改为连接到感兴趣的特定数据集。 为此，您可以将Data Distiller连接对象中的dbname更改为{sandbox}:{table_name}：

from aepp import queryservice

sandbox = config.get('Credential', 'sandbox_name')
table_name = 'ecommerce_events'

dd_conn = queryservice.QueryService().connection()
dd_conn['dbname'] = f'{sandbox}:{table_name}'
dd_cursor = queryservice.InteractiveQuery2(dd_conn)

后续步骤

通过阅读本文档，您已了解如何从机器学习环境中的Python笔记本连接到Data Distiller。 在机器学习环境中创建从Experience Platform到馈送自定义模型的功能管道的下一步是浏览和分析数据集。