Create new data loaders to different resources
メンテナーはふだん 2 日以内に返信
@julietarubis がすでに取り組んでいます。
2026年10月3日 から。
評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 25/100
調査の方向性
py-src/data_formulator/data_loader と ExternalDataLoader の手順を読み、MySQL と Azure Data Explorer の例を確認します。Google BigQuery や Amazon S3 などの具体的な外部ソースを選び、その必要な読み込みおよびクエリ動作を確認します。追加のデータローダーが動作し、ドキュメント化され、frontend から利用できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
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).
- 主要言語
- Python
- スター
- 17.7k
- フォーク
- 1.7k
- 平均マージ
- 4日 1時間
- マージ済み PR（30日）
- 8
環境構築
このプロジェクトの開発コンテナを、あなたの GitHub アカウントでブラウザ上に起動します。
- Dockerfile または Docker Compose ファイルあり
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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