Beispiele für die Verwendung des Amazon-Redshift-Python-Konnektors

Im Folgenden finden Sie Beispiele zur Verwendung des Amazon-Redshift-Python-Konnektors. Um sie auszuführen, müssen Sie zuerst den Python-Konnektor installieren. Weitere Informationen zum Installieren des Python-Konnektors von Amazon Redshift finden Sie unter Installieren des Amazon-Redshift-Python-Konnektors. Weitere Informationen zu den Konfigurationsoptionen, die Sie mit dem Python-Konnektor verwenden können, finden Sie unter Konfigurationsoptionen für den Amazon-Redshift-Python-Konnektor.

Herstellen einer Verbindung zu einem Amazon Redshift Redshift-Cluster und Abfragen mit AWS Anmeldedaten

Das folgende Beispiel führt Sie durch die Verbindung zu einem Amazon Redshift Redshift-Cluster mithilfe Ihres AWS Anmeldeinformationen, anschließendes Abfragen einer Tabelle und Abrufen der Abfrageergebnisse.

#Connect to the cluster
>>> import redshift_connector
>>> conn = redshift_connector.connect(
     host='examplecluster.abc123xyz789.us-west-1.redshift.amazonaws.com',
     database='dev',
     port=5439,
     user='awsuser',
     password='my_password'
  )
  
# Create a Cursor object
>>> cursor = conn.cursor()

# Query a table using the Cursor
>>> cursor.execute("select * from book")
                
#Retrieve the query result set
>>> result: tuple = cursor.fetchall()
>>> print(result)
 >> (['One Hundred Years of Solitude', 'Gabriel García Márquez'], ['A Brief History of Time', 'Stephen Hawking'])
                

Aktivieren von Autocommit

Die autocommit-Eigenschaft ist gemäß der API Python-Datenbankspezifikation standardmäßig deaktiviert. Sie können die folgenden Befehle verwenden, um die autocommit-Eigenschaft der Verbindung nach dem Ausführen eines Rollback-Befehls zu aktivieren und sicherzustellen, dass sich keine Transaktion in Bearbeitung befindet.

#Connect to the cluster
>>> import redshift_connector
>>> conn = redshift_connector.connect(...)

# Run a rollback command
>>>  conn.rollback()

# Turn on autocommit
>>>  conn.autocommit = True
>>>  conn.run("VACUUM")

# Turn off autocommit
>>>  conn.autocommit = False

Konfiguration des Paramstyle-Werts für den Cursor

Der Paramstyle-Wert für einen Cursor kann über cursor.paramstyle geändert werden. Der verwendete Paramstyle-Standardwert ist format. Gültige Werte für den Parameter sind qmark, numeric, named, format und pyformat.

Im Folgenden finden Sie Beispiele für die Verwendung verschiedener Paramstyles zur Übergabe von Parametern an eine SQL Beispielanweisung.

# qmark
redshift_connector.paramstyle = 'qmark'
sql = 'insert into foo(bar, jar) VALUES(?, ?)'
cursor.execute(sql, (1, "hello world"))

# numeric
redshift_connector.paramstyle = 'numeric'
sql = 'insert into foo(bar, jar) VALUES(:1, :2)'
cursor.execute(sql, (1, "hello world"))

# named
redshift_connector.paramstyle = 'named'
sql = 'insert into foo(bar, jar) VALUES(:p1, :p2)'
cursor.execute(sql, {"p1":1, "p2":"hello world"})

# format
redshift_connector.paramstyle = 'format'
sql = 'insert into foo(bar, jar) VALUES(%s, %s)'
cursor.execute(sql, (1, "hello world"))

# pyformat
redshift_connector.paramstyle = 'pyformat'
sql = 'insert into foo(bar, jar) VALUES(%(bar)s, %(jar)s)'
cursor.execute(sql, {"bar": 1, "jar": "hello world"})

Wird verwendetCOPY, um Daten aus einem Amazon S3 S3-Bucket UNLOAD zu kopieren und Daten in diesen zu schreiben

Das folgende Beispiel zeigt, wie Daten aus einem Amazon-S3-Bucket in eine Tabelle kopiert und dann aus der Tabelle wieder in den Bucket entladen werden.

Eine Textdatei mit dem Namen category_csv.txt und den folgenden Daten wird in einen Amazon-S3-Bucket hochgeladen.

12,Shows,Musicals,Musical theatre
13,Shows,Plays,"All ""non-musical"" theatre"
14,Shows,Opera,"All opera, light, and ""rock"" opera"
15,Concerts,Classical,"All symphony, concerto, and choir concerts"

Es folgt ein Beispiel für den Python-Code, der sich zuerst mit der Amazon-Redshift-Datenbank verbindet. Anschließend wird eine Tabelle mit dem Namen erstellt category und die CSV Daten aus dem S3-Bucket in die Tabelle kopiert.

#Connect to the cluster and create a Cursor
>>> import redshift_connector
>>> with redshift_connector.connect(...) as conn:
>>> with conn.cursor() as cursor:

#Create an empty table
>>>     cursor.execute("create table category (catid int, cargroup varchar, catname varchar, catdesc varchar)")

#Use COPY to copy the contents of the S3 bucket into the empty table 
>>>     cursor.execute("copy category from 's3://testing/category_csv.txt' iam_role 'arn:aws:iam::123:role/RedshiftCopyUnload' csv;")

#Retrieve the contents of the table
>>>     cursor.execute("select * from category")
>>>     print(cursor.fetchall())

#Use UNLOAD to copy the contents of the table into the S3 bucket
>>>     cursor.execute("unload ('select * from category') to 's3://testing/unloaded_category_csv.txt'  iam_role 'arn:aws:iam::123:role/RedshiftCopyUnload' csv;")

#Retrieve the contents of the bucket
>>>     print(cursor.fetchall())
 >> ([12, 'Shows', 'Musicals', 'Musical theatre'], [13, 'Shows', 'Plays', 'All "non-musical" theatre'], [14, 'Shows', 'Opera', 'All opera, light, and "rock" opera'], [15, 'Concerts', 'Classical', 'All symphony, concerto, and choir concerts'])

Wenn Sie den Wert für autocommit nicht auf „true“ gesetzt haben, führen Sie mit conn.commit() einen Commit durch, nachdem Sie die execute()-Anweisungen ausgeführt haben.

Die Daten werden in die Datei unloaded_category_csv.text0000_part00 im S3-Bucket mit folgendem Inhalt entladen:

12,Shows,Musicals,Musical theatre
13,Shows,Plays,"All ""non-musical"" theatre"
14,Shows,Opera,"All opera, light, and ""rock"" opera"
15,Concerts,Classical,"All symphony, concerto, and choir concerts"