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Query The Graph with Python and Subgrounds

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Subgroundsは、Playgroundsによって構築された、サブグラフをクエリするための直感的なPythonライブラリです。サブグラフデータを直接Pythonデータ環境に接続し、pandasのようなライブラリを使用してデータ分析を行うことができます！

Subgroundsは、GraphQLクエリを構築するためのシンプルなPythonic APIを提供し、ページ分割のような面倒なワークフローを自動化し、制御されたスキーマ変換によって高度なユーザーを支援します。

はじめに

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SubgroundsはPython 3.10以降を必要とし、pypiで利用可能です。

pip install --upgrade subgrounds
# または
python -m pip install --upgrade subgrounds

インストールしたら、以下のクエリでsubgroundsを試すことができる。以下の例では、Aave v2 プロトコルのサブグラフを取得し、TVL (Total Value Locked) 順に並べられた上位 5 つの市場をクエリし、その名前と TVL (USD) を選択し、pandas DataFrame としてデータを返します。

from subgrounds import Subgrounds

sg = Subgrounds()

# サブグラフを読み込む
aave_v2 = sg.load_subgraph(
    "https://api.thegraph.com/subgraphs/name/messari/aave-v2-ethereum")

# クエリの構築
latest_markets = aave_v2.Query.markets(
    orderBy=aave_v2.Market.totalValueLockedUSD、
    orderDirection='desc'、
    first=5、
)
# クエリをデータフレームに戻す
sg.query_df([
    latest_markets.name、
    latest_markets.totalValueLockedUSD、
])

ドキュメンテーション

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SubgroundsはPlaygroundsチームによってビルド、メンテナンスされており、Playgrounds docsからアクセスすることができます。

Subgroundsには多くの機能があるので、まずはここから始めましょう：

- クエリ入門](https://docs.playgrounds.network/subgrounds/getting_started/basics/)
- - subgroundsでクエリを構築するための最初のステップです。
｛合成フィールドの構築](https://docs.playgrounds.network/subgrounds/getting_started/synthetic_fields/)
- - スキーマから定義されたデータを変換する合成フィールドの定義をやさしく紹介します。
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- クエリを並列化することで、クエリをレベルアップする方法を紹介します。
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- データをCSVとして保存し、さらに分析する方法についての簡単な記事です。