amphi etl

由 Python 提供支持的可视化数据转换

专为数据准备、报告和 ETL 而设计。

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总有机碳

• ？安装
• ？用法
• 特征
• ？展示柜
• ？贡献
• ?️生态系统

？安装与更新

Amphi 既可以作为独立应用程序使用，也可以作为 JupyterLab 扩展使用。

Amphi ETL（独立）	JupyterLab 的 Amphi（扩展）
pip install amphi-etl	pip install jupyterlab-amphi
pip install --upgrade amphi-etl	pip install --upgrade jupyterlab-amphi

笔记

如果您更喜欢通过扩展管理器安装 Amphi 的Jupyterlab 扩展，请确保安装jupyerlab-amphi软件包

？用法

要启动 Amphi ETL（独立），只需运行：

amphi start

使用以下参数来指定您的：

• 工作区（您可以在其中访问文件并在系统上创建管道），
• 要公开的 IP 地址
• 使用端口

部署在您的本地机器上

amphi start -w /your/workspace/path

部署在服务器上

要在服务器上部署，您需要指定-i 0.0.0.0以公开 Amphi 并通过互联网访问它。可以选择指定不同的端口。

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

• 文档
• 入门

要更新 Amphi ETL，请运行以下命令：

pip install --upgrade amphi-etl

特征

笔记

Amphi 专注于数据准备、报告和 ETL 的数据转换。它旨在使数据分析师、科学家和数据工程师能够通过直观的低代码界面轻松开发管道，同时生成可在任何地方部署的 Python 代码。

人工智能时代的数据转换解决方案：

AI 时代的现代 ETL：

• ? ‍ 可视化界面/低代码：加速数据管道开发并减少维护时间。
• ？ Python 代码生成：利用可在任何地方运行的常见库（例如 pandas、DuckDB）生成本机 Python 代码。
• 私密且安全：在您的笔记本电脑或云中自行托管 Amphi，以实现数据的完全隐私和安全。

功能正在进行中

• 自定义组件- 添加开发自己的组件和包装配置组件的能力
• 实施连接-添加安全创建连接以在组件中重用的功能
• 开发人员文档- 编写全面的文档以允许扩展
• 保存组件-保存组件并在其他管道中重用它们

？贡献

• 使用和创新：尝试 Amphi 并与我们分享您的用例。您的实际使用情况和反馈有助于我们改进我们的产品。
• 说出您的见解：遇到故障？有疑问吗？通过提交问题来分享并帮助我们增强用户体验。
• 塑造未来：有代码增强或功能想法吗？我们邀请您提出拉取请求并直接做出贡献。

每一项贡献，无论大小，都会受到庆祝。加入我们，共同完善和提升数据和人工智能的 ETL 世界。 ？

?️生态系统

Amphi 可作为 Jupyterlab 的扩展，Amphi ETL 基于 Jupyterlab。因此 Jupyterlab 扩展可以安装在 Amphi ETL 上。

• Jupyterlab - JupyterLab 计算环境。
• jupyterlab-git - JupyterLab 的 Git 扩展.

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执照

版权所有 © 2024 - 目前 Amphi Labs。
该项目已获得 ELv2 许可。