Configuração do seu ambiente de desenvolvimento para o Snowpark Python

Este conjunto de tópicos fornece instruções para a configuração de diferentes tipos de ambientes de desenvolvimento de aplicativos para o uso do Snowpark.

Neste tópico:

Pré-requisitos

A API Snowpark requer a versão de Python 3.8.

Você pode criar um ambiente virtual de Python 3.8 usando ferramentas como Anaconda, Miniconda, ou virtualenv.

Por exemplo, para usar o conda para criar um ambiente virtual Python 3.8, adicione o canal Snowflake conda e instale os pacotes numpy e pandas, digite:

conda create --name py38_env --override-channels -c https://repo.anaconda.com/pkgs/snowflake python=3.8 numpy pandas

Recomendamos criar um novo ambiente conda localmente com o canal do Snowflake para ter a melhor experiência ao usar UDFs. Para obter mais informações, consulte Desenvolvimento local e testes.

Nota

Há um problema conhecido com a execução do Snowpark Python em chips M1 da Apple devido ao manuseio da memória em pyOpenSSL. A mensagem de erro exibida é, “Cannot allocate write+execute memory for ffi.callback()”.

Como alternativa, crie um ambiente virtual que utilize x86 Python usando estes comandos:

CONDA_SUBDIR=osx-64 conda create -n snowpark python=3.8 numpy pandas --override-channels -c https://repo.anaconda.com/pkgs/snowflake
conda activate snowpark
conda config --env --set subdir osx-64

Em seguida, instale o Snowpark dentro deste ambiente, conforme descrito na próxima seção.

Pré-requisitos para o uso de Pandas DataFrames

A API do Snowpark fornece meios para escrever dados de e para Pandas DataFrames. Pandas é uma biblioteca para análise de dados. Com o Pandas, você usa uma estrutura de dados chamada DataFrame para analisar e manipular dados bidimensionais.

Estes métodos exigem as seguintes bibliotecas:

Nota

Se você não tiver PyArrow instalado, não precisa fazer isso; a instalação do Snowpark instala automaticamente a versão apropriada de PyArrow.

Se você já tiver instalado qualquer versão da biblioteca PyArrow diferente da versão recomendada listada acima, desinstale PyArrow antes de instalar o Snowpark.

Não reinstale uma versão diferente de PyArrow após a instalação do Snowpark.

Instruções de instalação

Nota

Antes de executar os comandos nesta seção, certifique-se de estar em um ambiente Python 3.8. Você pode verificar isto digitando o comando python -V. Se a versão exibida não for Python 3.8, consulte a seção anterior.

Instale o pacote Snowpark Python no ambiente virtual Python 3.8 usando conda ou pip.

conda install snowflake-snowpark-python

-ou-

pip install snowflake-snowpark-python

Opcionalmente, especifique os pacotes que você deseja instalar no ambiente como, por exemplo, o pacote de análise de dados Pandas:

conda install snowflake-snowpark-python pandas

-ou-

pip install "snowflake-snowpark-python[pandas]"

Você pode ver a descrição do projeto Snowpark Python no repositório Python Package Index (PyPi).

Como configurar um Jupyter Notebook para o Snowpark

Para começar a usar o Snowpark com Jupyter Notebooks, aqui estão algumas instruções de início rápido:

  1. Instalação dos Jupyter Notebooks:

    pip install notebook

  2. Inicialização de um Jupyter Notebook:

    jupyter notebook

  3. No canto superior direito da página da web que foi aberta, selecione New » Python 3 Notebook.

  4. Em uma célula, crie uma sessão. Para obter mais informações, consulte Como criar uma sessão.

Como configurar um IDE para o Snowpark

Você pode usar o Snowpark com um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE).

Para usar o Snowpark com o Microsoft Visual Studio Code, instale a extensão de Python e depois especifique o ambiente de Python a usar.

Importante

Você deve selecionar manualmente o ambiente Python 3.8 que você criou ao configurar seu ambiente de desenvolvimento. Para isso, use o comando Python: Select Interpreter do comando Command Palette. Para obter mais informações, consulte Using Python environments in VS Code na documentação do Microsoft Visual Studio.

Módulos de importação

As principais classes para a API do Snowpark estão no módulo snowflake.snowpark.

Para importar nomes particulares de um módulo, especifique os nomes. Por exemplo:

>>> from snowflake.snowpark.functions import avg
Linguagem: Português