> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://private-7c7dfe99-home-button.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.
> marimo — это Python-ноутбук нового поколения для работы с данными
# Использование marimo с ClickHouse
export const CommunityMaintainedBadge = () => {
return ;
};
export const Image = ({img, alt, size}) => {
return
;
};
[marimo](https://marimo.io/) — это реактивный ноутбук с открытым исходным кодом для Python со встроенной поддержкой SQL. Когда вы запускаете ячейку или взаимодействуете с элементом интерфейса, marimo автоматически выполняет затронутые ячейки (или помечает их как устаревшие), сохраняя согласованность кода и результатов и предотвращая ошибки ещё до их возникновения. Каждый ноутбук marimo хранится как обычный Python-код, может выполняться как скрипт и разворачиваться как приложение.
## 1. Установите marimo с поддержкой SQL
```shell theme={null}
pip install "marimo[sql]" clickhouse_connect
marimo edit clickhouse_demo.py
```
После этого в браузере должна открыться страница на localhost.
## 2. Подключение к ClickHouse.
Перейдите на панель источников данных в левой части редактора marimo и нажмите «Add database».
Затем вам будет предложено указать данные для подключения к базе данных.
После этого появится ячейка, которую можно запустить, чтобы установить соединение.
## 3. Выполните SQL-запрос
После настройки подключения вы можете создать новую SQL-ячейку и выбрать движок ClickHouse.
В этом руководстве мы будем использовать датасет New York Taxi.
```sql theme={null}
CREATE TABLE trips (
trip_id UInt32,
pickup_datetime DateTime,
dropoff_datetime DateTime,
pickup_longitude Nullable(Float64),
pickup_latitude Nullable(Float64),
dropoff_longitude Nullable(Float64),
dropoff_latitude Nullable(Float64),
passenger_count UInt8,
trip_distance Float32,
fare_amount Float32,
extra Float32,
tip_amount Float32,
tolls_amount Float32,
total_amount Float32,
payment_type Enum('CSH' = 1, 'CRE' = 2, 'NOC' = 3, 'DIS' = 4, 'UNK' = 5),
pickup_ntaname LowCardinality(String),
dropoff_ntaname LowCardinality(String)
)
ENGINE = MergeTree
PRIMARY KEY (pickup_datetime, dropoff_datetime);
```
```sql theme={null}
INSERT INTO trips
SELECT
trip_id,
pickup_datetime,
dropoff_datetime,
pickup_longitude,
pickup_latitude,
dropoff_longitude,
dropoff_latitude,
passenger_count,
trip_distance,
fare_amount,
extra,
tip_amount,
tolls_amount,
total_amount,
payment_type,
pickup_ntaname,
dropoff_ntaname
FROM gcs(
'https://storage.googleapis.com/clickhouse-public-datasets/nyc-taxi/trips_0.gz',
'TabSeparatedWithNames'
);
```
```sql theme={null}
SELECT * FROM trips LIMIT 1000;
```
Теперь вы можете просматривать результаты в датафрейме. Я хочу визуализировать самые дорогие поездки из заданной точки посадки. marimo предоставляет несколько компонентов интерфейса, которые помогут вам в этом. Я буду использовать выпадающий список для выбора места и Altair для построения диаграмм.
Реактивная модель выполнения marimo распространяется и на SQL-запросы, поэтому изменения в SQL автоматически запускают последующие вычисления для зависимых ячеек (или, при желании, помечают ячейки как устаревшие, если вычисления слишком затратны). Поэтому при обновлении запроса меняются и диаграмма, и таблица.
Вы также можете переключиться в App View, чтобы получить более чистый интерфейс для изучения данных.