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</h3> <div align="center"> <a target="_blank" href="https://dlthub.com/community" style="background:none"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/87312a0a/bf04a5cb-41d6-456f-9429-1e0cf4a27b6c.svg?labelColor=191937&color=6F6FF7&logo=slack" style="width: 260px;" /> </a> </div> <div align="center"> <a target="_blank" href="https://pypi.org/project/dlt/" style="background:none"> <img src="https://img.shields.io/pypi/v/dlt?labelColor=191937&color=6F6FF7"> </a> <a target="_blank" href="https://pypi.org/project/dlt/" style="background:none"> <img src="https://img.shields.io/pypi/pyversions/dlt?labelColor=191937&color=6F6FF7"> </a> </div>dlt支持Python 3.8+。
pip install dlt
更多选项:通过Conda或Pixi安装
从chess.com API加载国际象棋游戏数据并保存到DuckDB:
import dlt from dlt.sources.helpers import requests # 创建一个dlt管道,用于将国际象棋玩家数据 # 加载到DuckDB目标 pipeline = dlt.pipeline( pipeline_name='chess_pipeline', destination='duckdb', dataset_name='player_data' ) # 从Chess.com API获取一些玩家数据 data = [] for player in ['magnuscarlsen', 'rpragchess']: response = requests.get(f'https://api.chess.com/pub/player/{player}') response.raise_for_status() data.append(response.json()) # 提取、规范化并加载数据 pipeline.run(data, table_name='player')
在我们的**Colab演示**中尝试
在已验证数据源文档中探索即用型数据源(如Google Sheets),在目标文档中了解支持的目标(如DuckDB)。
有关详细用法和配置,请参阅官方文档。
您可以在examples文件夹中找到各种用例的示例。
dlt遵循语义化版本控制,使用MAJOR.MINOR.PATCH模式。目前,我们正在使用预发布版本控制,主版本号为0。
minor版本变更表示破坏性更改patch版本变更表示应向后兼容的新功能post10 -> post11,都被视为补丁我们建议您只允许自动更新patch级别:
dlt项目正在快速发展,我们很高兴您能加入我们的社区!以下是您可以参与的方式:
dlt采用Apache 2.0许可证发布。


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