Configuração do seu ambiente de desenvolvimento para o Snowpark Python

Configure seu ambiente de desenvolvimento local preferido para criar aplicativos do cliente com o Snowpark Python.

Se você estiver escrevendo um procedimento armazenado com o Snowpark Python, considere a possibilidade de criar uma planilha Python em vez disso.

Neste tópico:

Pré-requisitos

As versões suportadas do Python são:

  • 3.9

  • 3,10

  • 3,11

  • 3,12

Nota

O Python 3.9 depende da versão 1.5.0 do cliente Snowpark. O Python 3.10 depende da versão 1.5.1 do cliente Snowpark. O Python 3.11 depende da versão 1.9.0 do cliente Snowpark.

Você pode criar um ambiente virtual Python para uma versão específica do Python usando ferramentas como Anaconda, Miniconda ou virtualenv.

Por exemplo, para usar o conda para criar um ambiente virtual Python 3.9, adicionar o canal conda do Snowflake e instalar os pacotes numpy e pandas, digite:

conda create --name py38_env --override-channels -c https://repo.anaconda.com/pkgs/snowflake python=3.9 numpy pandas pyarrow
Copy

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=3.9 numpy pandas pyarrow --override-channels -c https://repo.anaconda.com/pkgs/snowflake
conda activate snowpark
conda config --env --set subdir osx-64
Copy

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

A instalação do Snowpark usando pip instala automaticamente a versão apropriada do PyArrow. Se você usar o conda para instalar o Snowpark, deverá especificar pyarrow na lista de pacotes.

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

Instruções de instalação

Nota

Antes de executar os comandos nesta seção, verifique se você está em um ambiente Python para uma versão compatível do Python. Você pode verificar isto digitando o comando python -V. Se a versão exibida não for uma versão compatível, consulte a seção anterior.

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

conda install snowflake-snowpark-python
Copy

-ou-

pip install snowflake-snowpark-python
Copy

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 pyarrow
Copy

-ou-

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

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, faça o seguinte:

  1. Instalação dos Jupyter Notebooks:

    pip install notebook
    Copy

  2. Inicialização de um Jupyter Notebook:

    jupyter notebook
    Copy

  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.

Para usar recursos de criação e depuração de procedimentos armazenados do Snowpark Python no código VS, instale o Snowflake Extension for Visual Studio Code. A extensão permite que você se conecte ao Snowflake e execute instruções SQL diretamente no código VS.

Importante

Você deve selecionar manualmente o ambiente Python que 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
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Linguagem: Português