Python从Http获取数据,保存在本地CSV文件,再将本地文件上传到S3,使用Copy命令加载到redshift的表中
时间: 2024-02-27 07:52:48 浏览: 17
以下是Python从Http获取数据,保存在本地CSV文件,再将本地文件上传到S3,使用Copy命令加载到redshift的表中的实现步骤:
1. 导入所需的库和模块,如requests、csv、boto3等。
2. 使用requests库发送HTTP请求,获取数据。
3. 将获取到的数据写入本地CSV文件,使用csv库中的writer对象,将数据以CSV格式写入文件中。
4. 使用boto3库连接S3,将本地CSV文件上传到指定的S3桶中。
5. 使用psycopg2库连接Redshift数据库,执行Copy命令,将S3上的CSV文件加载到对应的表中。
以下是示例代码:
```python
import requests
import csv
import boto3
import psycopg2
# 获取数据
url = 'http://example.com/data.csv'
response = requests.get(url)
data = response.text
# 将数据写入CSV文件
with open('data.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
for row in data:
writer.writerow(row)
# 将本地CSV文件上传到S3
s3 = boto3.client('s3')
bucket_name = 'my-bucket'
file_name = 'data.csv'
s3.upload_file(file_name, bucket_name, file_name)
# 将S3上的CSV文件加载到Redshift表中
conn = psycopg2.connect(host='my-redshift-host', port=5439, user='my-user', password='my-password', database='my-db')
cursor = conn.cursor()
table_name = 'my-table'
copy_query = f"COPY {table_name} FROM 's3://{bucket_name}/{file_name}' CSV DELIMITER ',' IGNOREHEADER 1"
cursor.execute(copy_query)
conn.commit()
cursor.close()
conn.close()
```
需要注意的是,以上只是一个简单的示例,实际应用中还需要考虑异常处理、数据清洗、数据类型转换等问题。