Create new data loaders to different resources
I maintainer di solito rispondono entro 2 giorni
@julietarubis ci sta già lavorando.
Dal 3/10/2026.
Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
Direzione di ricerca
Leggi py-src/data_formulator/data_loader e le istruzioni di ExternalDataLoader, quindi esamina gli esempi di MySQL e Azure Data Explorer. Scegli una fonte esterna specifica, come Google BigQuery o Amazon S3, e conferma il comportamento richiesto per il caricamento e le query; il lavoro è completato quando un data loader aggiuntivo funzionante è documentato e utilizzabile dal frontend.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hi devs and users,
We have recently extended data formulator with the ability to directly connect to external data sources with the ExternalDataLoader class. One can extend the python data loader class to make it possible to directly load data from external data sources. The frontend will automatically populate the external classes and provided ability to complete user queries (for loading data views).
https://github.com/user-attachments/assets/6c56979b-2f6c-4d9b-8f19-22c1fd56368c
Instruction for extending data loader and example implementations of MySQL and Azure Data Explorer are provided here: https://github.com/microsoft/data-formulator/tree/main/py-src/data_formulator/data_loader.
Would like to use this issue to collect which data sources you would like to see, and hopefully there are some devs able to add some more data loaders for popular sources (Google Big Query, Amazon S3 for example).
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 17.7k
- Fork
- 1.7k
- Merge medio
- 4g 1h
- PR unite (30g)
- 8
Preparare l'ambiente
Avvia il container di sviluppo del progetto nel browser, con il tuo account GitHub.
- Include un Dockerfile o un file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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