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PyGWalker Cloud API

라이브 PyGWalker 세션이 Kanaries 클라우드를 통해 데이터 쿼리를 실행해야 한다면 computation="cloud"를 사용하세요. Kanaries cloud asset을 직접 만들거나 열어야 한다면 cloud helper API를 사용하세요.

import pygwalker as pyg
 
walker = pyg.walk(
    df,
    spec_path="./gw_config.json",
    computation="cloud",
    kanaries_api_key="...",
)

create_cloud_dataset

create_cloud_dataset은 데이터셋을 업로드하고 클라우드 데이터셋 ID를 반환합니다.

from pygwalker.api.kanaries_cloud import create_cloud_dataset
 
dataset_id = create_cloud_dataset(
    df,
    name="sales_dataset",
    is_public=False,
    kanaries_api_key="...",
)

시그니처:

create_cloud_dataset(
    dataset,
    *,
    name=None,
    is_public=False,
    kanaries_api_key="",
) -> str

dataset은 pandas DataFrame, polars DataFrame, pyarrow Table 또는 데이터베이스 Connector일 수 있습니다.

레거시 cloud walker 헬퍼

이 헬퍼들은 이전 cloud 워크플로와의 호환성을 위해 존재합니다.

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="...",
)

시그니처:

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="")

목표가 라이브 노트북이나 앱에서 cloud-backed 계산을 사용하는 것이라면 일반 PyGWalker API의 computation="cloud"를 권장합니다.

Cloud 계산 vs 레거시 플래그

다음을 사용하세요.

pyg.walk(df, computation="cloud", kanaries_api_key="...")

새 코드를 다음처럼 시작하지 마세요.

pyg.walk(df, cloud_computation=True)

cloud_computation은 레거시 호환성 플래그이며 PyGWalker 0.7.0에서 제거될 예정입니다. 또한 활성화된 경우 non-auto computation 값과 충돌합니다.

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