amphi etl Unduh - amphi etl Unduh kode sumber

amphi etl

Kode sumber lainnya

1.0.0

Unduh

Transformasi Data Visual Didukung oleh Python

Dirancang untuk persiapan data, pelaporan, dan ETL.

spanduk amphi-github

Bahasa Indonesia · Coba demonya · Laporkan Bug · Fitur Permintaan

Daftar isi

Daftar Isi

? Instalasi
? Penggunaan
Fitur
? Memamerkan
? Berkontribusi
?️ Ekosistem

? Instalasi & Pembaruan

Amphi tersedia sebagai aplikasi mandiri atau sebagai ekstensi JupyterLab.

Amphi ETL (mandiri)	Amphi untuk JupyterLab (ekstensi)

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

Catatan

Jika Anda lebih suka menginstal ekstensi Jupyterlab Amphi melalui manajer ekstensi, pastikan untuk menginstal paket jupyerlab-amphi

? Penggunaan

Untuk memulai Amphi ETL (mandiri), cukup jalankan:

amphi start

Gunakan parameter berikut untuk menentukan:

ruang kerja (tempat Anda dapat mengakses file dan membuat saluran pipa di sistem Anda),
Alamat IP untuk diekspos
pelabuhan yang akan digunakan

Terapkan di mesin lokal Anda

amphi start -w /your/workspace/path

Terapkan di server

Untuk penerapan di server, Anda perlu menentukan -i 0.0.0.0 untuk mengekspos Amphi dan mengaksesnya melalui internet. Secara opsional tentukan port yang berbeda.

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

Dokumentasi
Memulai

Untuk memperbarui Amphi ETL, jalankan perintah berikut:

pip install --upgrade amphi-etl

Fitur

Catatan

Amphi berfokus pada transformasi data untuk persiapan data, pelaporan, dan ETL. Hal ini bertujuan untuk memberdayakan analis data, ilmuwan, dan insinyur data untuk dengan mudah mengembangkan pipeline dengan antarmuka kode rendah yang intuitif sambil menghasilkan kode Python yang dapat Anda terapkan di mana saja.

Solusi Transformasi Data untuk era AI:

ETL modern untuk era AI:

? ‍ Antarmuka Visual / Kode Rendah : Mempercepat pengembangan saluran data dan mengurangi waktu pemeliharaan.
? Pembuatan Kode Python : Hasilkan kode Python asli yang memanfaatkan perpustakaan umum seperti pandas, DuckDB yang dapat Anda jalankan di mana saja.
Pribadi dan Aman : Host mandiri Amphi di laptop Anda atau di cloud untuk privasi dan keamanan lengkap atas data Anda.

menghasilkan-kode-python-amphi

Fitur Sedang Berlangsung

Komponen khusus - Tambahkan kemampuan untuk mengembangkan komponen Anda sendiri dan menggabungkan komponen yang dikonfigurasi
Menerapkan koneksi - ~~Tambahkan kemampuan untuk membuat koneksi dengan aman untuk digunakan kembali dalam komponen~~
Dokumentasi pengembang - Tulis dokumentasi komprehensif untuk mengizinkan ekstensi
Simpan Komponen - ~~Simpan komponen dan gunakan kembali di saluran pipa lainnya~~

? Berkontribusi

Gunakan dan Inovasi : Coba Amphi dan bagikan kasus penggunaan Anda dengan kami. Penggunaan dan masukan Anda di dunia nyata membantu kami meningkatkan produk kami.
Suarakan Wawasan Anda : Mengalami kesalahan? Punya pertanyaan? Bagikan masalah tersebut dengan mengirimkan masalah dan bantu kami meningkatkan pengalaman pengguna.
Bentuk Masa Depan : Punya penyempurnaan kode atau ide fitur? Kami mengundang Anda untuk mengajukan permintaan tarik dan berkontribusi secara langsung.

Setiap kontribusi, besar atau kecil, dirayakan. Bergabunglah dengan kami dalam misi kami untuk menyempurnakan dan meningkatkan dunia ETL untuk data dan AI. ?

?️ Ekosistem

Amphi tersedia sebagai ekstensi untuk Jupyterlab, dan Amphi ETL didasarkan pada Jupyterlab. Oleh karena itu ekstensi Jupyterlab dapat diinstal di Amphi ETL.