Snowflake Python APIs 자습서의 일반 설정¶

소개¶

이 항목에서는 이 설명서에서 제공되는 모든 Snowflake Python APIs 자습서에 필요한 공통 설정에 대한 지침을 제공합니다.

from snowflake.snowpark import Session
from snowflake.core import Root

session = Session.builder.configs(connection_params).create()
root = Root(session)

Snowflake Python APIs 설치¶

API를 설치하기 전에 Python 환경을 활성화해야 합니다.

이 자습서에서는 conda 또는 가상 환경(venv)을 사용할 수 있습니다.

1. Conda 또는 가상 환경을 생성하고 활성화하려면 명령줄 터미널을 열고 다음 명령을 실행합니다.

   condavenv

   conda create -n <env_name> python==3.10
   conda activate <env_name>
   

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2. Snowflake Python APIs 패키지는 PyPI로 제공됩니다.

   새로운 conda 또는 가상 환경에 API 패키지를 설치하려면 다음 명령을 실행합니다.

   pip install snowflake -U
   

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개발 환경 설정¶

이 자습서에서는 Jupyter 노트북에서 실행할 수 있는 코드 예제에 대해 설명합니다. 자습서의 각 단계에서는 Snowflake Python APIs 의 기능을 점진적으로 소개합니다.

먼저, 노트북에서 코드 예제를 실행할 수 있도록 개발 환경을 설정합니다.

1. 다음 연결 매개 변수를 사용하여 이름이 $HOME/.snowflake/connections.toml 인 파일을 생성하고 실제 자격 증명으로 업데이트합니다.

   [default]
   account = "<YOUR ACCOUNT NAME>"
   user = "<YOUR ACCOUNT USER>"
   password = "<YOUR ACCOUNT USER PASSWORD>"
   # optional
   # warehouse = "<YOUR COMPUTE WH>"
   # optional
   # database = "<YOUR DATABASE>"
   # optional
   # schema = "<YOUR SCHEMA>"
   

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   참고

   account 매개 변수는 밑줄이 포함된 계정 식별자 를 지원하지 않습니다. 밑줄 대신 대시를 사용하여 계정 식별자를 지정해야 합니다. 자세한 내용은 조직의 계정 이름 섹션을 참조하십시오.

   이 예제에서는 이름이 default 인 연결 정의를 생성하여 이러한 매개 변수를 사용자 환경의 기본 연결로 지정해 Snowflake에 연결합니다.

2. 다음 방법 중 하나를 사용하여 노트북을 엽니다.

   • Jupyter 노트북을 지원하는 코드 편집기(예: Visual Studio Code)에서 새 노트북을 엽니다.

   • 브라우저에서 노트북을 열려면 jupyter notebook 명령으로 노트북 서버를 시작합니다.

     노트북을 실행할 수 있는 환경인지 확인하려면 노트북 서버를 시작하기 전에 터미널에서 conda install notebook 을 실행합니다.

3. 노트북의 첫 번째 셀에서 다음 가져오기 문을 실행합니다.

   from datetime import timedelta
   
   from snowflake.snowpark import Session
   from snowflake.snowpark.functions import col
   from snowflake.core import Root, CreateMode
   from snowflake.core.database import Database
   from snowflake.core.schema import Schema
   from snowflake.core.stage import Stage
   from snowflake.core.table import Table, TableColumn, PrimaryKey
   from snowflake.core.task import StoredProcedureCall, Task
   from snowflake.core.task.dagv1 import DAGOperation, DAG, DAGTask
   from snowflake.core.warehouse import Warehouse
   

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   참고

   이 셀을 실행한 후 Python 커널을 설정하라는 메시지가 표시될 수 있습니다. conda 환경을 활성화한 경우 Python 커널(예: ~/miniconda3/envs/<사용자의 conda 환경>/bin/python 과 유사한 커널)로 conda를 선택합니다.

   이 셀에서는 Snowpark와 Snowflake 오브젝트를 관리하는 코어 APIs를 가져옵니다.

4. 다음 셀에서 다음 코드를 실행합니다.

   connection_params = {
       "connection_name": "default"
   }
   

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   이 셀에서는 이전에 구성한 이름이 default 인 연결 정의를 지정하는 connection_params 사전을 생성하여 세션에 대한 Snowflake 연결 매개 변수를 설정합니다.

5. Snowflake에 연결하려면 Snowpark 세션을 생성하고 connection_params 를 인자로 전달합니다.

   session = Session.builder.configs(connection_params).create()
   

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6. Root 오브젝트를 생성하려면 session 오브젝트를 Root 생성자에 전달합니다.

   root = Root(session)
   

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완료되었습니다! 이 4개의 셀에서 코드를 실행하면 이제 Snowflake Python APIs 을 사용할 준비가 된 것입니다.