Snowflake Python APIs : gestion des objets Snowflake avec Python¶

Objets de ressources Snowflake pris en charge¶

Avec Snowflake Python APIs, vous pouvez actuellement gérer les objets de ressource Snowflake suivant :

• Accounts

  • Comptes

  • Comptes gérés

• AI et ML

  • Cortex Chat Service

  • Cortex Embed Service

  • Cortex Inference Service

  • Cortex Lite Agent Service

  • Cortex Search Service

• Alerts

• Data loading and unloading

  • Volumes externes

  • Canaux

  • Zones de préparation

• Databases and database objects

  • Bases de données

  • Schémas

  • Tables standards

  • Dynamic tables

  • Tables d’événements

  • Tables Iceberg

  • Vues

• Functions and procedures

  • Fonctions définies par l’utilisateur (UDFs)

  • Procédures stockées

• Integrations

  • Intégrations d’API

  • Intégrations de catalogue

  • Intégrations de notification

• Network policies

• Notebooks

• Snowpark Container Services components

  • Pools de calcul

  • Référentiel d’images

  • Services et fonctions de service

• Streams

• Tasks

• Users, roles, and grants

  • Utilisateurs

  • Rôles

  • Rôles de bases de données

  • Privilèges d’accès

• Virtual warehouses

L’écosystème Python dans Snowflake¶

L”Snowflake Python APIs, l”API Snowpark pour Python, et le Snowflake Connector pour Python sont des interfaces qui ont chacune des objectifs distincts dans Snowflake. Cette section explique leurs différences et décrit les cas d’utilisation typiques de chacune d’entre elles.

Snowflake Python APIs

Vous pouvez utiliser cet ensemble d’APIs Python de première classe pour définir et gérer les ressources de base (telles que les tables, les entrepôts et les tâches) dans les charges de travail Snowflake. Contrairement au connecteur Python, ces APIs interagissent avec Snowflake en utilisant le langage Python natif, sans qu’il soit nécessaire d’utiliser SQL.

Le paquet Snowflake Python APIs unifie toutes les bibliothèques Python de Snowflake (y compris connector, core, snowpark, et ml) de sorte que vous pouvez simplement démarrer avec la commande pip install snowflake.

Suivant l’approche de la programmation déclarative, cette API peut être utilisée comme un outil DevOps pour gérer les modifications de vos ressources et automatiser le déploiement du code et de l’infrastructure dans Snowflake.

Snowpark

Cet ensemble de bibliothèques et d’environnements d’exécution de code permet d’exécuter Python et d’autres langages de programmation à côté de vos données dans Snowflake.

• Bibliothèques : avec API Snowpark, vous pouvez utiliser des DataFrames Snowpark dans votre code pour effectuer des requêtes et transformer des données de A à Z dans Snowflake. Les applications Snowpark traitent vos données à l’échelle directement sur le moteur Snowflake sans déplacer les données vers le système où s’exécute le code de votre application.

  L’API Snowpark est disponible en Python, Java et Scala.

• Environnements d’exécution du code : les environnements d’exécution Snowpark prennent en charge les images de conteneurs et le code Python, Java et Scala.

  • Vous pouvez exécuter du code Python personnalisé par le biais de fonctions définies par l’utilisateur Python (UDFs) ou de procédures stockées pour construire des pipelines de données, des applis et bien plus encore. Les environnements d’exécution Python ont accès à un référentiel de paquets et à un gestionnaire de paquets d’Anaconda.

    Des environnements d’exécution sont également disponibles en Scala et en Java.

  • Vous pouvez exécuter des applications conteneurisées directement dans Snowflake en utilisant Snowpark Container Services.

Connecteur Snowflake pour Python

Utilisez ce pilote SQL pour vous connecter à Snowflake, exécuter les instructions SQL, puis obtenir les résultats à l’aide d’un client Python.

Avec le connecteur Python, vous écrivez toutes vos interactions avec Snowflake en utilisant des chaînes d’instructions SQL.

Premiers pas avec Snowflake Python APIs¶

Pour commencer à utiliser Snowflake Python APIs, reportez-vous aux instructions des rubriques suivantes :

1. Installez la bibliothèque.

2. Connectez-vous à Snowflake.

Pour des tutoriels sur la mise en route de Snowflake Python APIs, voir Tutoriels : premiers pas avec Snowflake Python APIs.

Versions de Python prises en charge¶

Les versions de Python prises en charge sont les suivantes :

• 3,9

• 3,10

• 3,11

• 3,12

Guides du développeur¶

Références¶

Référence APIs Python Snowflake

Coûts de l’accès à Snowflake¶

Pour réduire les coûts—–que ce soit au niveau des crédits ou de l’activité réseau—–les Snowflake Python APIs sont conçues pour communiquer avec Snowflake uniquement lorsque vous appelez des méthodes prévues pour se synchroniser avec Snowflake.

Les objets dans l’API sont soit des références locales (ou descripteurs), soit des instantanés d’état stockés sur Snowflake. En général, lorsque vous traitez des informations extraites de Snowflake, vous le faites par l’intermédiaire d’un objet de référence local, en mémoire.

Ces références ne sont pas synchronisées avec Snowflake tant que vous n’avez pas appelé une méthode. Lorsque vous appelez une méthode, vous encourez généralement des coûts en termes de crédit d’utilisation et d’activité réseau. En revanche, lorsque vous travaillez avec des références en mémoire, par exemple pour accéder à des attributs, votre travail s’effectue localement et n’entraîne pas de tels coûts.