Öğretici: Visual Studio Code Jupyter not defterlerini kullanarak NoSQL için Azure Cosmos DB hesabınızdaki verileri analiz etmek için Jupyter Not Defteri oluşturma

Visual Studio Code'u açın.

Komut Paleti'nden Polyglot Not Defteri: Yeni boş not defteri oluştur komutunu çalıştırın (Ctrl+Shift+P).

.ipynb dosya uzantısını seçin.

Varsayılan dil olarak C# seçeneğini belirleyin.

Varsayılan kod hücresinde başlayın.

Azure.cosmos paketini yükleyin. Devam etmeden önce bu hücreyi çalıştırın.

%pip install azure.cosmos

Bu öğretici için ihtiyacınız olan tüm paketleri içeri aktarabilirsiniz.

import azure.cosmos
from azure.cosmos.partition_key import PartitionKey
from azure.cosmos import CosmosClient

CosmosClient'ın yeni bir örneğini oluşturun.

endpoint = "<FILL ME>"
key = "<FILL ME>"
cosmos_client = CosmosClient(url=endpoint, credential=key)

Yerleşik SDK'sını kullanarak RetailIngest adlı bir veritabanı oluşturun.

database = cosmos_client.create_database_if_not_exists('RetailIngest')

bölüm anahtarıyla /CartIDWebsiteMetrics adlı bir kapsayıcı oluşturun.

container = database.create_container_if_not_exists(id='WebsiteMetrics', partition_key=PartitionKey(path='/CartID'))

Veritabanını ve kapsayıcı kaynağını oluşturmak için Çalıştır'ı seçin.

Varsayılan kod hücresinde başlayın.

Microsoft.Azure.Cosmos NuGet paketini yükleyin. Devam etmeden önce bu hücreyi çalıştırın.

#r "nuget: Microsoft.Azure.Cosmos"

Yeni bir kod hücresi oluşturun.

Bu öğretici için ihtiyacınız olan tüm paketleri içeri aktarabilirsiniz.

using Microsoft.Azure.Cosmos;

Yerleşik SDK'sını kullanarak istemci türünün yeni bir örneğini oluşturun. Azure Cosmos DB hesabınızın URI uç noktasını ve anahtarını doldurun. Bu değerleri Azure Cosmos DB hesabınızdaki Anahtarlar sayfasında bulabilirsiniz.

var endpoint = "<FILL ME>";
var key = "<FILL ME>";

var cosmosClient = new CosmosClient(Cosmos.Endpoint, Cosmos.Key);

RetailIngest adlı bir veritabanı oluşturun.

Database database = await cosmosClient.CreateDatabaseIfNotExistsAsync("RetailIngest");

bölüm anahtarıyla /CartIDWebsiteMetrics adlı bir kapsayıcı oluşturun.

Container container = await database.CreateContainerIfNotExistsAsync("WebsiteMetrics", "/CartID");

Veritabanını ve kapsayıcı kaynağını oluşturmak için Hücreyi Yürüt'e tıklayın.

Yeni kod hücresi ekleme

Kod hücresinin içine şu url'den veri yüklemek için aşağıdaki kodu ekleyin: <https://cosmosnotebooksdata.blob.core.windows.net/notebookdata/websiteData.json>.

    import urllib.request
    import json

    with urllib.request.urlopen("https://cosmosnotebooksdata.blob.core.windows.net/notebookdata/websiteData.json") as url:
        docs = json.loads(url.read().decode())

    for doc in docs:
        container.upsert_item(doc)

Hücreyi çalıştırın. Bunun çalıştırılması 45 saniye ile 1 dakika sürer.

Yeni bir kod hücresi ekleyin.

Kod hücresinde kapsayıcıdaki bir öğeyi temsil eden yeni bir C# sınıfı oluşturun. Hücreyi çalıştırın.

public class Record
{
  public string id { get; set; }
  public int CartID { get; set; }
  public string Action { get; set; }
  public decimal Price { get; set; }
  public string Country { get; set; }
  public string Item { get; set; }
}

Yeni bir kod hücresi ekleyin.

Kod hücresinin içine şu url'den veri yüklemek için aşağıdaki kodu ekleyin: <https://cosmosnotebooksdata.blob.core.windows.net/notebookdata/websiteData.json>.

using System.Net.Http;
using System.Text.Json;
using System.IO;

var dataURL = "https://cosmosnotebooksdata.blob.core.windows.net/notebookdata/websiteData.json";
var jsonData = new HttpClient().GetStringAsync(dataURL).Result;

Record[] result = JsonSerializer.Deserialize<Record[]>(jsonData);

foreach (Record record in result) {
    await container.UpsertItemAsync<Record>(record, new PartitionKey(record.CartID)); //43 seconds
}

Hücreyi çalıştırın. Bunun çalıştırılması 45 saniye ile 1 dakika sürer.

Başka bir yeni kod hücresi oluşturun.

Kod hücresinde, Pandas DataFrame'i doldurmak için SQL sorgusu kullanın. Bu hücreyi çalıştırın.

import pandas as pd
from pandas import DataFrame

QUERY = "SELECT c.Action, c.Price as ItemRevenue, c.Country, c.Item FROM c"
results = container.query_items(
    query=QUERY, enable_cross_partition_query=True
)

df_cosmos = pd.DataFrame(results)

Başka bir yeni kod hücresi oluşturun.

Kod hücresinde, veri çerçevesinden ilk 10 öğenin çıkışını alın. Bu hücreyi çalıştırın.

df_cosmos.head(10)

komutunu çalıştırmanın çıkışını gözlemleyin.

Başka bir yeni kod hücresi oluşturun.

Veri çerçevesinin çıkışını özelleştirmek için kod hücresinde pandas paketini içeri aktarın. Bu hücreyi çalıştırın.

import pandas as pd    
df_cosmos.groupby("Item").size().reset_index()

komutunu çalıştırmanın çıkışını gözlemleyin.

Yeni bir kod hücresi oluşturun.

Kod hücresinde, sorgunun çıktısını results adlı bir değişkende List<T> depolayarak BIR SQL sorgusu yürütmek için kod ekleyin.

using System.Collections.Generic;

var query = new QueryDefinition(
    query: "SELECT c.Action, c.Price, c.Country, c.Item FROM c"
);

FeedIterator<Record> feed = container.GetItemQueryIterator<Record>(
    queryDefinition: query
);

var results = new List<Record>();
while (feed.HasMoreResults)
{
    FeedResponse<Record> response = await feed.ReadNextAsync();
    foreach (Record result in response)
    {
        results.Add(result);
    }
}

Başka bir yeni kod hücresi oluşturun.

Kod hücresinde, Anahtar olarak Öğe alanının benzersiz permütasyonlarını ve değer olarak Price alanının toplamını ekleyerek bir sözlük oluşturun. Bu, her öğenin toplam satışını verir. Bu hücreyi çalıştırın.

var dictionary = new Dictionary<string, decimal>();

foreach(var result in results)
{
    if (dictionary.ContainsKey(result.Item)) {
        dictionary[result.Item] += result.Price;
    }
    else {
        dictionary.TryAdd (result.Item, result.Price); 

    }
}

dictionary

Madde ve Fiyat alanlarının benzersiz birleşimleriyle çıkışı gözlemleyin.

...
Black Tee: 603
Flannel Shirt: 1199.40
Socks: 210.00
Rainjacket: 2695
...