Utilizzo dell'API di Python Data Studio per Autonomous Database

Il pacchetto API Python Data Studio funziona sia nel notebook OML che come applicazione standalone.

Puoi visualizzare gli endpoint dell'API REST ospitati su Oracle Autonomous Database. Questi endpoint consentono di memorizzare i modelli di apprendimento automatico insieme ai relativi metadati e di creare endpoint di punteggio per il modello.

Installazione dell'API di Data Studio Python

Installare il pacchetto base da PyPI:

pip install oracle-data-studio

L'installazione di base include i client Autonomous Database (adp), Essbase (essbase) e Data Transforms (datatransforms). Le funzionalità opzionali sono installate come extra:

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

Connessione all'Autonomous Database

Per connettersi ad Autonomous Database tramite nome utente e password, eseguire il comando seguente:

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

Ecco i parametri e le loro descrizioni:

url: specifica l'host Database Actions. Ad esempio, https://abcdefg.oraclecloudapps.com.

username: specifica il nome dello schema.

password: specifica la password dello schema.

Connessione all'interno dei notebook OML

Eseguire il login all'interno dei notebook OML immettendo il comando seguente:

import adp
adp_instance = adp.connect()

Il valore restituito del metodo di login è un'istanza di classe che contiene tutte le funzioni di Autonomous Data Platform (ADP).

L'istanza della classe Adp è costituita dalle seguenti classi interne:

• Inclusione
• Analitica
• Insight
• Varie
• Condivisione dei dati

Vedere le seguenti funzioni nel capitolo successivo.

Argomenti:

• Funzioni di input
  La classe Adp.Ingest viene utilizzata per il caricamento di dati da origini diverse in tabelle e viste.
• Funzioni vista analitica
  La classe Adp.Analytics fornisce la sintassi e le descrizioni delle classi, dei metodi, degli attributi e dei parametri dell'interfaccia di programmazione dell'applicazione allo strumento Viste analitiche di Data Studio Suite di strumenti. Se la vista analitica richiesta non esiste (eccetto la creazione), tutte le funzioni restituiscono il messaggio Analytic view does not exist.
• Funzioni Insight
  Le funzioni Insight forniscono la sintassi e le descrizioni delle classi, dei metodi, degli attributi e dei parametri dell'interfaccia di programmazione dell'applicazione allo strumento Insight della suite di strumenti Data Studio. La generazione dell'approfondimento viene eseguita in background e richiede il controllo del completamento.
• Funzioni varie
  Le funzioni varie forniscono la sintassi e le descrizioni delle classi, dei metodi, degli attributi e dei parametri dell'interfaccia di programmazione dell'applicazione.
• Funzioni di condivisione dati
  L'API (Application Programming Interface) di Python Data Studio per le funzioni di condivisione dati fornisce la sintassi e le descrizioni delle classi, dei metodi, degli attributi e dei parametri dell'interfaccia di programmazione dell'applicazione allo strumento di condivisione dati della suite di strumenti Data Studio.
• Funzioni del catalogo
  Oracle Data Studio Catalog o Catalog è uno strumento a catalogo multiplo che consente di cercare dati e altri oggetti nell'Autonomous Database attualmente connesso e in una vasta gamma di altri sistemi connessi.