from snowflake.snowpark import Session
from snowflake.snowpark.functions import col
# Create a new session, using the connection properties specified in a file.
new_session = Session.builder.configs(connection_parameters).create()
# Create a DataFrame that contains the id, name, and serial_number
# columns in the “sample_product_data” table.
df = session.table("sample_product_data").select(
col("id"), col("name"), col("name"), col("serial_number")
)
# Show the results
df.show()Développer des applications et des extensions
Écrivez des applications qui étendent Snowflake, qui agissent comme un client ou comme un composant d'intégration.
SNOWPARK API
Exécuter du code Python, Java et Scala dans Snowpark
Grâce aux environnements d'exécution et bibliothèques Snowpark, vous pouvez déployer et traiter en toute sécurité du code non-SQL pour concevoir des pipelines, des modèles ML et des applications dans Snowflake.
Concevoir
Permettez à tous les utilisateurs de données d'apporter leur travail à une plateforme unique avec une prise en charge native pour Python, Java, Scala et plus encore.
Sécuriser
Appliquer des contrôles cohérents auxquels plus de 500 entreprises du classement Forbes Global 2000 font confiance dans toutes les charges de travail
Optimiser
Bénéficiez du Cloud de données Snowflake avec un très bon rapport prix/performance et une maintenance quasi nulle.
Découvrez Snowpark API
Snowpark est l'ensemble des bibliothèques et des environnements d'exécution de Snowflake qui permettent aux développeurs de traiter en toute sécurité du code non SQL, notamment Python, Java et Scala, sans mouvement de données dans le moteur de traitement élastique de Snowflake.
Codez dans Snowpark avec plusieurs langages
Exécutez du code Python, Java ou Scala personnalisé directement dans Snowflake avec des fonctions définies par l'utilisateur (UDFs) et des procédures stockées Snowpark. Il n'y a pas de clusters distincts à gérer, à faire évoluer ou à exploiter.
Essayez Snowpark
Utilisez les tutoriels de démarrage rapide suivants pour vous familiariser avec Snowpark.
ML Snowpark
Former, gérer et déployer des modèles de machine learning
Prétraitez les données et formez, gérez et déployez des modèles de machine learning, le tout dans Snowflake.
NATIVE APPS FRAMEWORK
Concevez des applications de données sécurisées
Étendre les capacités d'autres fonctions de Snowflake en partageant des données et la logique métier associée avec d'autres comptes Snowflake.
SNOWPARK CONTAINER SERVICES
Déployer, gérer et faire évoluer les applications conteneurisées
Construisez à partir d'un service entièrement géré qui intègre les meilleures pratiques de Snowflake en matière de sécurité, de configuration et d'exploitation.
STREAMLIT IN SNOWFLAKE
Développer des applications Web personnalisées pour le machine learning et la science des données
Créez, déployez et partagez en toute sécurité des applications Streamlit sur le Cloud de données Snowflake.
FUNCTIONS AND PROCEDURES
Étendre les capacités de Snowflake
Améliorez et étendez Snowflake en écrivant des procédures et des fonctions définies par l'utilisateur. Dans les deux cas, vous écrivez la logique dans l'un des langages de programmation pris en charge.
KAFKA AND SPARK CONNECTORS
Intégration avec d'autres systèmes
Snowflake inclut des connecteurs avec les APIs pour l'intégration avec des systèmes extérieurs à Snowflake.
DRIVERS
Concevoir une application client avec des pilotes et des APIs
Intégrez des opérations Snowflake dans une application client. Outre l'API Snowpark, vous pouvez également utiliser des pilotes spécifiques au langage et à la plate-forme.
Pilotes
Les pilotes vous permettent de vous connecter à Snowflake à partir de votre code ou de vos applications. En utilisant des langages tels que C# Go, et Python, vous pouvez écrire des applications qui effectuent des opérations sur Snowflake.
API RESTful
En utilisant l'API SQL RESTful de Snowflake, vous pouvez accéder à des données et les mettre à jour via HTTPS et REST. Par exemple, vous pouvez soumettre des instructions SQL, créer et exécuter des procédures stockées, fournir des utilisateurs, etc.
Dans l'API REST SQL, vous soumettez une instruction SQL pour exécution dans le corps d'une requête POST. Vous vérifiez ensuite le statut de l'exécution et récupérez les résultats à l'aide de requêtes GET.
API Python Snowflake
L'API Python Snowflake est l'API Python unifiée que vous pouvez utiliser pour gérer les ressources Snowflake des charges de travail dans Snowflake sans utiliser de commandes SQL.
Par exemple, vous pouvez utiliser cette API Python pour créer et gérer des tâches, des bases de données, des tables et des entrepôts virtuels Snowflake.