PyGWalker Cloud-APIs
Verwenden Sie computation="cloud", wenn eine Live-PyGWalker-Sitzung Datenabfragen über Kanaries Cloud ausführen soll. Verwenden Sie die Cloud-Helfer-APIs, wenn Sie Kanaries-Cloud-Assets direkt erstellen oder öffnen müssen.
import pygwalker as pyg
walker = pyg.walk(
df,
spec_path="./gw_config.json",
computation="cloud",
kanaries_api_key="...",
)create_cloud_dataset
create_cloud_dataset lädt einen Datensatz hoch und gibt die Cloud-Dataset-ID zurück.
from pygwalker.api.kanaries_cloud import create_cloud_dataset
dataset_id = create_cloud_dataset(
df,
name="sales_dataset",
is_public=False,
kanaries_api_key="...",
)Signatur:
create_cloud_dataset(
dataset,
*,
name=None,
is_public=False,
kanaries_api_key="",
) -> strdataset kann ein pandas DataFrame, polars DataFrame, pyarrow Table oder Datenbank-Connector sein.
Legacy-Cloud-Walker-Helfer
Diese Helfer existieren zur Kompatibilität mit älteren Cloud-Workflows.
from pygwalker.api.kanaries_cloud import create_cloud_walker, walk_on_cloud
create_cloud_walker(
df,
chart_name="Revenue Dashboard",
workspace_name="Analytics",
kanaries_api_key="...",
)
walk_on_cloud(
workspace_name="Analytics",
chart_name="Revenue Dashboard",
kanaries_api_key="...",
)Signaturen:
create_cloud_walker(
dataset,
*,
chart_name,
workspace_name,
field_specs=None,
kanaries_api_key="",
) -> str
walk_on_cloud(workspace_name, chart_name, kanaries_api_key="")Bevorzugen Sie computation="cloud" in den regulären PyGWalker-APIs, wenn das Ziel cloud-gestützte Berechnung in einem Live-Notebook oder einer App ist.
Cloud-Berechnung vs. Legacy-Flags
Verwenden Sie:
pyg.walk(df, computation="cloud", kanaries_api_key="...")Starten Sie neuen Code nicht mit:
pyg.walk(df, cloud_computation=True)cloud_computation ist ein Legacy-Kompatibilitäts-Flag und zur Entfernung in PyGWalker 0.7.0 vorgesehen. Es kollidiert außerdem mit nicht automatischen computation-Werten, wenn es aktiviert ist.