Beschreibung
Daten lesen, schreiben und bereitstellen mit Python
Häufig verwenden die Beispiele für Scientific Python CSV-Dateien, die gelesen, geschrieben und bereitgestellt werden. CSV ist jedoch ein denkbar schlecht geeignetes Format für die meisten Real-World-Aufgaben. Neben Python-Bibliotheken für den Zugriff auf entfernte Speichermedien werden verschiedene Serialisierungsformate vorgestellt, die den Zugriff auf Daten erleichtern. Zur Speicherung verschiedener Datentypen stellen wir neben PostgreSQL und PostGIS auch NoSQL-Datenbanken und -Konzepte vor. Schließlich erstellen wir mit FastAPI und gRPC zwei Schnittstellen zur Bereitstellung von Daten.Kommende Starttermine
Wählen Sie aus 8 verfügbaren Startterminen
Inhalte / Module
- Serialisierungsformate CSV, JSON, Protobuf etc.
- Daten mit HTML-Requests abfragen und filtern
- Laden, transformieren und Bereitstellen von Daten mit intake
- PostgreSQL zum Speichern relationaler Daten
- Objektrelationale Abbildung mit SQLAlchemy
- PostGIS
- Datenbanksicherheit
- Einführung in NoSQL-Datenbanken
- APIs: FastAPI und gRPC
Zielgruppe / Voraussetzungen
Abschlussqualifikation / Zertifikat
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