Trabajar con la API de Python Data Studio para Autonomous Database

El paquete de API de Python Data Studio funciona tanto en el bloc de notas de OML como en una aplicación independiente.

Puede ver los puntos finales de la API de REST alojados en Oracle Autonomous Database. Estos puntos finales le permiten almacenar modelos de Machine Learning junto con sus metadatos y crear puntos finales de puntuación para el modelo.

Instalación de la API de Python Data Studio

Instale el paquete base desde PyPI:

pip install oracle-data-studio

La instalación base incluye los clientes de Autonomous Database (adp), Essbase (essbase) y Data Transforms (datatransforms). Las características opcionales se instalan como extras:

pip install "oracle-data-studio[mcp]"               # MCP server
pip install "oracle-data-studio[agents]"            # A2A agent runtime
pip install "oracle-data-studio[agents,openai]"     # agents + OpenAI model adapter
pip install "oracle-data-studio[agents,anthropic]"  # agents + Anthropic model adapter
pip install "oracle-data-studio[oracle]"            # Oracle-DB-backed durable agent store
pip install "oracle-data-studio[redis]"             # Redis-backed durable agent store

Conexión a Autonomous Database

Para conectarse a Autonomous Database mediante su nombre de usuario y contraseña, ejecute el siguiente comando:

import adp 
adp_instance = adp.login('<url>', '<username>', '<password>')

Estos son los parámetros y sus descripciones:

url: especifica el host de Database Actions. Por ejemplo, https://abcdefg.oraclecloudapps.com.

username: especifica el nombre del esquema.

password: especifica la contraseña del esquema.

Conexión dentro de OML Notebooks

Conéctese a los blocs de notas de OML introduciendo el siguiente comando:

import adp
adp_instance = adp.connect()

El valor devuelto del método de conexión es una instancia de clase que contiene todas las funciones de Autonomous Data Platform (ADP).

La instancia de clase Adp consta de las siguientes clases internas:

• Ingestión
• Análisis
• Insight
• Varios
• Uso compartido de datos

Consulte las siguientes funciones en el capítulo siguiente.

Temas:

• Funciones de ingesta
  La clase Adp.Ingest se utiliza para cargar datos de diferentes orígenes en tablas y vistas.
• Funciones de vista analítica
  La clase Adp.Analytics proporciona la sintaxis y las descripciones de las clases, los métodos, los atributos y los parámetros de la interfaz de programación de aplicaciones para la herramienta Vistas analíticas del conjunto de herramientas de Data Studio. Si la vista analítica solicitada no existe (excepto crear), todas las funciones devuelven el mensaje Analytic view does not exist.
• Funciones de Insight
  Las funciones de Insight proporcionan la sintaxis y las descripciones de las clases, los métodos, los atributos y los parámetros de la interfaz de programación de aplicaciones para la herramienta Insight en el conjunto de herramientas de Data Studio. La generación de estadísticas se realiza en segundo plano y requiere la comprobación de la finalización.
• Funciones diversas
  Las funciones diversas proporcionan la sintaxis y las descripciones de las clases, los métodos, los atributos y los parámetros de la interfaz de programación de aplicaciones.
• Funciones de uso compartido de datos
  La interfaz de programación de aplicaciones (API) de Python Data Studio para funciones de uso compartido de datos proporciona la sintaxis y las descripciones de las clases, los métodos, los atributos y los parámetros de la interfaz de programación de aplicaciones para la herramienta de uso compartido de datos del conjunto de herramientas de Data Studio.
• Funciones de catálogo
  El catálogo o catálogo de Oracle Data Studio es una herramienta de varios catálogos que proporciona una forma de buscar datos y otros objetos en la instancia de Autonomous Database conectada actualmente y también en una amplia gama de otros sistemas conectados.