Blocos de notas Jupyter

Os blocos de notas Jupyter e o Jupyter Lab oferecem capacidades interativas excecionais para analisar, explorar, explicar e reportar dados. O PlaidCloud permite utilizar a informação diretamente nos blocos de notas.

O PlaidCloud disponibiliza o JupyterHub em cada área de trabalho do inquilino, se estiver ativado para utilização. A documentação abaixo ajuda a configurar o Jupyter separadamente, num computador de secretária ou num servidor à parte.

Instalar o Jupyter Notebook

Pressupõe-se que tem uma instalação do Jupyter Notebook a funcionar.

Instalar um Jupyter Notebook autónomo

Para obter mais informações sobre como instalar localmente um Jupyter Notebook, consulte a documentação de instalação do Jupyter.

Adicionar ao VS Code

O VS Code também disponibiliza uma extensão que permite executar blocos de notas diretamente no VS Code. Instale a extensão a partir do Visual Studio Marketplace

Instalar os utilitários do PlaidCloud

Embora seja possível aceder ao PlaidCloud com pedidos OAuth e JSON-RPC padrão, recomenda-se a utilização das nossas bibliotecas pré-construídas para um acesso simplificado. Além disso, a biblioteca de utilitários do PlaidCloud inclui auxiliares de dados práticos para utilizar com DataFrames do Pandas.

Para instalar os utilitários do PlaidCloud, execute as seguintes instalações com pip:

pip install plaidcloud-rpc@git+https://github.com/PlaidCloud/plaid-rpc.git@v1.4.0#egg=plaidcloud-rpc

pip install plaidcloud-utilities@git+https://github.com/PlaidCloud/plaid-utilities.git@v1.5.2#egg=plaidcloud-utilities

Obter um token OAuth

Consulte Configuração de OAuth para obter mais informações sobre como obter um token OAuth e como configurar o sistema para autenticação automatizada.

Abrir a interface de utilizador do Jupyter Notebook

Inicie o servidor de blocos de notas para começar.

Depois de iniciar sessão no servidor de blocos de notas Jupyter, crie um novo bloco de notas a partir da interface.

Será aberto um bloco de notas em branco.

Crie uma ligação para comunicar com o PlaidCloud através dos endpoints da API

from plaidcloud.utilities.connect import PlaidConnection

conn = PlaidConnection()

Crie um objeto de tabela local e consulte-o, com os resultados colocados automaticamente num DataFrame do Pandas.

tbl_sf_cust_master = conn.get_table('Salesforce_Customer_Master') # This gets a table object
df_sf_cust_master = conn.get_data(tbl_sf_cust_master) # This retrieves all the data into a dataframe

Com esse mesmo objeto de tabela, também pode escrever consultas mais avançadas com a sintaxe padrão do SQLAlchemy.

df_sf_cust_master_w_sales = conn.get_data(
    tbl_sf_cust_master.select().with_only_columns(
        [tbl_sf_cust_master.c.Id, tbl_sf_cust_master.c.CurrencyIsoCode, tbl_sf_cust_master.c.SyDSalesRegion]
    ).where(
        tbl_sf_cust_master.c.TotalSalesPast3Years > 0
    )
)