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Interroger The Graph avec Python et Subgrounds
Subgrounds est une bibliothèque Python intuitive pour l’interrogation des subgraphs, créée par Playgrounds. Elle vous permet de connecter directement les données des subgraphs à un environnement de données Python, ce qui vous permet d’utiliser des bibliothèques comme pandas pour effectuer des analyses de données !
Subgrounds propose une API Python simplifiée afin de construire des requêtes GraphQL. Subgrounds automatise les workflows fastidieux comme la pagination, et donne aux utilisateurs avancés plus de pouvoir grâce à des transformations de schéma contrôlées.
Introduction
Subgrounds nécessite Python 3.10 ou une version ultérieure. Subgrounds est disponible depuis pypi.
1pip install --upgrade subgrounds2# or3python -m pip install --upgrade subgrounds
Une fois installé, vous pouvez tester les subgraphs avec la requête suivante. L’exemple suivant récupère un subgraph pour le protocole Aave v2 et interroge les 5 premiers marchés classés par TVL (Total Value Locked), sélectionne leur nom et leur TVL (en USD) et renvoie les données sous la forme d’un DataFrame pandas .
1from subgrounds import Subgrounds23sg = Subgrounds()45# Charge le Subgraph6aave_v2 = sg.load_subgraph(7 "https://api.thegraph.com/subgraphs/name/messari/aave-v2-ethereum")89# Construit la requête10latest_markets = aave_v2.Query.markets(11 orderBy=aave_v2.Market.totalValueLockedUSD,12 orderDirection='desc',13 first=5,14)15# Renvoi la requête à un dataframe16sg.query_df([17 latest_markets.name,18 latest_markets.totalValueLockedUSD,19])
Documentation
Subgrounds est développé et maintenu par l’équipe de Playgrounds et est accessible depuis la documentation de Playgrounds.
Étant donné que Subgrounds propose un large éventail de fonctionnalités, voici quelques points de départ utiles :
- Commencer avec Querying
- Une première étape excellente pour apprendre à construire des requêtes avec Subgrounds.
- Champs synthétiques
- Une brève introduction aux champs synthétiques qui transforment vos données à partir du schema.
- Requêtes concurrentes
- Améliorez vos requêtes en les parallélisant.
- Export de données en CSVs
- Un article rapide sur la manière d’enregistrer de manière transparente vos données au format CSV en vue d’une analyse ultérieure.