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amphi etl

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1.0.0

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Transformation visuelle des données optimisée par Python

Conçu pour la préparation des données, le reporting et l'ETL.

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Table des matières

Table des matières

? Installation
? Usage
Caractéristiques
? Vitrine
? Contribuer
?️ Écosystème

? Installation et mise à jour

Amphi est disponible à la fois en tant qu'application autonome ou en tant qu'extension JupyterLab.

Amphi ETL (autonome)	Amphi pour JupyterLab (extension)

`pip install amphi-etl`	`pip install jupyterlab-amphi`
`pip install --upgrade amphi-etl`	`pip install --upgrade jupyterlab-amphi`

Note

Si vous préférez installer l'extension Jupyterlab d'Amphi via le gestionnaire d'extensions, assurez-vous d'installer le package jupyerlab-amphi

? Usage

Pour démarrer Amphi ETL (autonome), exécutez simplement :

amphi start

Utilisez les paramètres suivants pour spécifier votre :

espace de travail (où vous pouvez accéder aux fichiers et créer des pipelines sur votre système),
Adresse IP à exposer
port à utiliser

Déployer sur votre machine locale

amphi start -w /your/workspace/path

Déployer sur un serveur

Pour le déploiement sur un serveur, vous devez spécifier -i 0.0.0.0 pour exposer Amphi et y accéder via Internet. Spécifiez éventuellement un autre port.

amphi start -w /your/workspace/path -i 0.0.0.0 -p 8888

Documentation
Commencer

Pour mettre à jour Amphi ETL, exécutez ce qui suit :

pip install --upgrade amphi-etl

Caractéristiques

Note

Amphi se concentre sur la transformation des données pour la préparation des données, le reporting et l'ETL. Il vise à permettre aux analystes de données, aux scientifiques et aux ingénieurs de données de développer facilement des pipelines avec une interface intuitive low-code tout en générant du code Python que vous pouvez déployer n'importe où.

Solution de transformation des données pour l’ère de l’IA :

ETL moderne pour l’ère de l’IA :

? ‍ Interface visuelle / Low-code : Accélérez le développement de pipelines de données et réduisez le temps de maintenance.
? Génération de code Python : générez du code Python natif en exploitant des bibliothèques courantes telles que pandas et DuckDB que vous pouvez exécuter n'importe où.
Privé et sécurisé : auto-hébergez Amphi sur votre ordinateur portable ou dans le cloud pour une confidentialité et une sécurité totales de vos données.

générer-python-code-amphi

Fonctionnalités en cours

Composants personnalisés - Ajoutez la possibilité de développer votre propre composant et d'encapsuler ceux configurés
Implémenter des connexions - ~~Ajoutez la possibilité de créer en toute sécurité des connexions à réutiliser dans les composants~~
Documentation du développeur - Rédigez une documentation complète pour autoriser les extensions
Enregistrer les composants - ~~Enregistrez les composants et réutilisez-les dans d'autres pipelines~~

? Contribuer

Utiliser et innover : essayez Amphi et partagez votre cas d'utilisation avec nous. Votre utilisation réelle et vos commentaires nous aident à améliorer notre produit.
Exprimez vos idées : vous rencontrez un problème ? Une question ? Partagez-les en soumettant des problèmes et aidez-nous à améliorer l'expérience utilisateur.
Façonner l'avenir : Vous avez des améliorations de code ou des idées de fonctionnalités ? Nous vous invitons à proposer des pull request et à contribuer directement.

Chaque contribution, grande ou petite, est célébrée. Rejoignez-nous dans notre mission visant à affiner et à élever le monde de l'ETL pour les données et l'IA. ?

?️ Écosystème

Amphi est disponible en tant qu'extension pour Jupyterlab et Amphi ETL est basé sur Jupyterlab. Les extensions Jupyterlab peuvent donc être installées sur Amphi ETL.