Flight service in „ Python “-Notizbüchern

Sie können „ Flight service “ und das „ Apache Arrow “-Flight-Protokoll verwenden, um Daten aus Datenressourcen in einem Projekt oder Bereich in „ Python “ zu lesen und in diese zu schreiben. Bei diesen Datenbeständen kann es sich um Dateien im Speicher Ihres aktuellen Projekts oder Arbeitsbereichs handeln oder um Daten, auf die über eine Datenbankverbindung zugegriffen wird.

Verwendung von generiertem Code für „ Flight service “

Wenn Sie den für Sie generierten Code verwenden, um Daten aus einer Datei oder einer Verbindung über den Bereich „Code-Schnipsel“ in einem Notizbuch zu pyarrow laden, ruft der generierte Code „ Flight service “ auf. Die Funktionsaufrufe an pyarrow sind jedoch nicht sichtbar, da sie in übergeordnete Funktionen eingebettet sind, die von einer anderen Bibliothek namens bereitgestellt itc_utils werden.

Diese itc_utils Bibliothek ist in allen von IBM bereitgestellten Notebook-Laufzeitumgebungen vorinstalliert, um den Codeumfang zu reduzieren und die Lesbarkeit des Codes zu verbessern. Um dieses Ziel zu erreichen, nutzt die itc_utils Bibliothek Informationen aus der Laufzeitumgebung und aus ibm_watson_studio_lib der Bibliothek.

Ein weiterer wesentlicher Vorteil des generierten Codes besteht darin, dass die Datenanfrage je nach Art des Assets, für das Sie den Code generieren, bestimmte Eigenschaften aufweist, nämlich „connection_name“, „connected_data_name“ oder „data_name“. itc_utils wandelt diese Eigenschaften in ein asset_id, sowie ein project_id oder um space_id, bevor ein Flugdeskriptor erstellt wird.

Beispiel für einen Code, der generiert wird, damit Sie Daten laden können:

import itc_utils.flight_service as itcfs

readClient = itcfs.get_flight_client()

MyConnection_data_request = {
    'connection_name': """MyConnection""",
    'interaction_properties': {
        'row_limit': 5000,
        'schema_name': '<schema>',
        'table_name': '<table>'
    }
}

flightInfo = itcfs.get_flight_info(readClient, nb_data_request=MyConnection_data_request)

data_df_1 = itcfs.read_pandas_and_concat(readClient, flightInfo, timeout=240)
data_df_1.head(10)

Weitere Informationen zu den anderen Funktionen der itc_utils Bibliothek finden Sie unter „Verwendung von itc_utils in Ihrem eigenen Code “.

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