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Queries no The Graph com Python e Subgrounds
Subgrounds é uma biblioteca intuitiva em Python para a construção de subgraphs, construída pela Playgrounds. Ela permite-lhe conectar diretamente dados de subgraph a um ambiente de dados em Python e usar bibliotecas como pandas para realizar análises de dados!
O Subgrounds oferece uma API simples para a construção de queries em GraphQL, automatiza fluxos de trabalho entediantes, como a paginação, e empodera utilizadores avançados via transformações controladas de schema.
Como Começar
O Subgrounds requer Python 3.10 ou maior, e está disponível no pypi.
1pip install --upgrade subgrounds2# ou3python -m pip install --upgrade subgrounds
Depois de instalado, você pode testar o subgrounds com o seguinte query. O exemplo a seguir coleta um subgraph do protocolo Aave v2 e realiza queries para os 5 maiores mercados ordenados por valor total bloqueado, seleciona os seus nomes e o seu VTB (em USD) e retorna os dados como um DataFrame em pandas.
1from subgrounds import Subgrounds23sg = Subgrounds()45# Carregar o Subgraph6aave_v2 = sg.load_subgraph(7 "https://api.thegraph.com/subgraphs/name/messari/aave-v2-ethereum")89# Construir o query10latest_markets = aave_v2.Query.markets(11 orderBy=aave_v2.Market.totalValueLockedUSD,12 orderDirection='desc',13 first=5,14)15# Retornar o query a um dataframe16sg.query_df([17 latest_markets.name,18 latest_markets.totalValueLockedUSD,19])
Documentação
O Subgrounds é construído e mantido pela Playgrounds e pode ser acessado na documentação do Playgrounds.
Como o subgrounds tem um grande conjunto de recursos para explorar, aqui estão alguns pontos úteis de início:
- Começando com Querying
- Um bom primeiro passo para construir queries com subgrounds.
- Construção de Campos Sintéticos
- Uma introdução suave para a definição de campos sintéticos que transformam dados definidos do schema.
- Queries Concorrentes
- Aprenda como subir o nível das suas queries ao paralelizá-las.
- Exportação de Dados em CSVs
- Um artigo rápido sobre como salvar os seus dados como arquivos CSV, para análise futura.