https://kth-se.zoom.us/j/66153096884#success

https://kth-se.zoom.us/j/66153096884

https://kth-se.zoom.us/j/66153096884#success

Giải nhất 50 EUR. Ngoài ra, tất cả các bạn tham gia đều nhận được quyển e-book Python Crash Course (dài 564 trang), 25% off khoá tiếp theo của mình, cùng với Python Skill Certificate để các bạn share trên Linkedin. Các thức tham gia như trong attached file nha.

Buổi hôm nay mình có cover các nội dung như sau: - How to get data from sharepoints? Link tham khảo https://pypi.org/project/Office365-REST-Python-Client/ import json from office365.runtime.auth.user_credential import UserCredential from office365.sharepoint.request import SharePointRequest site_url = "https://{your-tenant-prefix}.sharepoint.com" request = SharePointRequest(site_url).with_credentials(UserCredential("{username}", "{password}")) response = request.execute_request("web") json = json.loads(response.content) web_title = json['d']['Title'] print("Web title: {0}".format(web_title)) Rồi từ json data, tạo dataframe như bình thường: df = pd.DataFrame([json]) - How can we get the data from SQL server? Có nhiều cách, đơn giản nhất thì dùng pyocdb https://www.codecademy.com/resources/docs/python/sql-connectors/pyodbc import pyocdb # Connect to the database connection = pyodbc.connect("Driver={Driver_Name};" "Server=server_name;" "Database=database_name;" "UID=user_id;" "PWD=password;") # Create a cursor object cursor = connection.cursor() # Execute a query cursor.execute("SQL QUERY") # Fetch results rows = cursor.fetchall() # Process results for row in rows: print(row) --------> Từ each row tạo dataframe như bình thường # Close the connection connection.close() Cách clean hơn là dùng SQLAlchemy dành cho các bạn muốn nâng cao. Nhưng phải hiểu về class: SQLAlchemy: https://docs.sqlalchemy.org/en/20/orm/quickstart.html - How can we get the data from an API? Link tham khảo: https://realpython.com/python-api/ import requests response = requests.get("https://api.thecatapi.com/") pd.DataFrame([response.text]) ----> Chuyển thành dataframe rồi làm thao tác như bình thường. Nếu data update liên tục thì có thể schedule Python script