Snowflake Python APIs: Verwalten von Snowflake-Objekten mit Python¶

Unterstützte Snowflake-Ressourcenobjekte¶

Mit Snowflake Python APIs können Sie derzeit die folgenden Objekte der Snowflake-Ressourcenobjekte verwalten (in Klammern die minimal erforderliche Version von API):

• Accounts

  • Konten (0.13.0)

  • Verwaltete Konten (0.13.0)

• Benachrichtigungen (0.13.0)

• Data loading and unloading

  • Externe Volumes (0.13.0)

  • Pipes (0.13.0)

  • Stagingsbereiche (0.9.0)

• Databases and database objects

  • Datenbanken

  • Schemas

  • Standardtabellen

  • Dynamische Tabellen (0.10.0)

  • Ereignistabellen (0.13.0)

  • Ansichten (0.13.0)

• Functions and procedures

  • Benutzerdefinierte Funktionen (UDFs) (0.13.0)

  • Gespeicherte Prozeduren (0.13.0)

• Integrations

  • Katalogintegrationen (0.13.0)

  • Benachrichtigungsintegrationen (0.13.0)

• Netzwerkrichtlinien (0.13.0)

• Notebooks (0.13.0)

• Snowpark Container Services components

  • Computepools

  • Image-Repositorys

  • Service und Dienstfunktionen

• Streams (0.13.0)

• Tasks

• Users, roles, and grants

  • Benutzer (0.9.0)

  • Rollen (0.9.0)

  • Datenbankrollen (0.13.1)

  • Zugriffsrechte (0.13.1)

• Virtual warehouses

Python-Ökosystem in Snowflake¶

Die Snowflake Python APIs, die Snowpark-API für Python und der Snowflake Connector für Python sind Weboberflächen, die in Snowflake jeweils einen bestimmten Zweck erfüllen. In diesem Abschnitt werden die Unterschiede erklärt und die typischen Anwendungsfälle für beide beschrieben.

Snowflake Python APIs

Sie können diesen Satz erstklassiger Python-APIs verwenden, um Kernressourcen (wie Tabellen, Warehouses und Aufgaben) in Snowflake-Workloads zu definieren und zu verwalten. Anders als der Python-Konnektor interagieren diese APIs mit Snowflake unter Verwendung von nativem Python, ohne dass SQL verwendet werden muss.

Das Snowflake Python APIs-Paket vereint alle Snowflake Python-Bibliotheken (einschließlich connector, core, snowpark und ml), so dass Sie einfach mit dem Befehl pip install snowflake starten können.

Dem deklarativen Programmieransatz folgend, kann dieses API als DevOps-Tool verwendet werden, um Änderungen an Ihren Ressourcen zu verwalten und die Bereitstellung von Code und Infrastruktur in Snowflake zu automatisieren.

Snowpark

Mit diesem Satz von Bibliotheken und Codeausführungsumgebungen können Sie Python und andere Programmiersprachen neben Ihren Daten in Snowflake ausführen.

• Bibliotheken: Mit Snowpark API können Sie Snowpark-DataFrames in Ihrem Code verwenden, um Daten komplett innerhalb von Snowflake abzufragen und zu transformieren. Snowpark-Anwendungen verarbeiten Ihre Daten in großem Umfang direkt auf der Snowflake-Engine, ohne die Daten auf das System zu übertragen, auf dem Ihr Anwendungscode ausgeführt wird.

  Die Snowpark-API ist in Python, Java und Scala verfügbar.

• Code-Ausführungsumgebungen: Snowpark-Laufzeitumgebungen unterstützen Container-Images sowie Python-, Java- und Scala-Code.

  • Sie können benutzerdefinierten Python-Code über benutzerdefinierte Python-Funktionen (UDFs) oder gespeicherte Prozeduren ausführen, um Datenpipelines, Apps und mehr zu erstellen. Python-Laufzeitumgebungen haben Zugriff auf ein Paket-Repository und einen Paketmanager von Anaconda.

    Laufzeitumgebungen sind auch in Scala und Java verfügbar.

  • Sie können containerisierte Anwendungen direkt innerhalb von Snowflake mit Snowpark Container Services ausführen.

Snowflake Connector für Python

Verwenden Sie diesen SQL-Treiber, um eine Verbindung zu Snowflake herzustellen, SQL-Anweisungen auszuführen und dann die Ergebnisse über einen Python-Client abzurufen.

Mit dem Python-Konnektor schreiben Sie alle Ihre Interaktionen mit Snowflake unter Verwendung von SQL-Anweisungszeichenfolgen.

Erste Schritte mit Snowflake Python APIs¶

Um mit der Verwendung von Snowflake Python APIs zu beginnen, lesen Sie die Anweisungen in den folgenden Themen:

1. Installieren der Bibliothek.

2. Verbindung zu Snowflake.

Tutorials für die ersten Schritte mit Snowflake Python APIs finden Sie unter Tutorials: Erste Schritte mit dem Snowflake Python APIs.

Unterstützte Python-Versionen¶

Folgende Versionen von Python werden unterstützt:

• 3.9

• 3.10

• 3.11

• 3,12

Entwicklerhandbücher¶

Referenzen¶

Snowflake-Python-APIs-Referenz

Kosten für den Zugriff auf Snowflake¶

Um die Kosten zu senken, sowohl für die Credit-Nutzung als auch für die Aktivität im Netzwerk, ist Snowflake Python APIs so konzipiert, dass sie nur dann mit Snowflake kommuniziert, wenn Sie Methoden aufrufen, die für die Synchronisierung mit Snowflake vorgesehen sind.

Bei den Objekten in API handelt es sich entweder um lokale Referenzen (oder Handles) oder um Snapshots des in Snowflake gespeicherten Zustands. Wenn Sie die Informationen verarbeiten, die von Snowflake abgerufen wurden, geschieht dies im Allgemeinen über ein lokales In-Memory-Referenzobjekt.

Diese Referenzen werden erst dann mit Snowflake synchronisiert, wenn Sie eine Methode aufrufen. Wenn Sie eine Methode aufrufen, entstehen Ihnen in der Regel Kosten sowohl durch den Verbrauch von Credits als auch durch Netzwerkaktivitäten. Wenn Sie dagegen speicherinterne Referenzen verwenden, z. B. beim Zugriff auf Attribute, erfolgt die Ausführung lokal und verursacht keine solchen Kosten.