6 天之前 · dbt Python (dbt-py) models can help you solve use cases that can't be solved with SQL. You can perform analyses using tools available in the open-source Python ecosystem, including state-of-the-art packages for data science and statistics.

2022年10月18日 · This week we launched v1.3 of dbt Core, which includes support for Python models in dbt. The feature is available now in both dbt Core and dbt Cloud for users on supported data platforms: BigQuery, Databricks, and Snowflake. return and persist a data object (dataframe) in the data platform

2023年12月1日 · DBT（Data Build Tools）是一种数据转换工作流工具，作为 数据分析师，我们需要将原始的数据进行各类加工组合来应对更为复杂的数据分析需求。 准确来说，dbt 还是来写 sql 做各种数据查询，你可能会想，那我自己写 sql 不就完事了，还用啥 dbt。 事实上，由于数据库种类繁多，sql 会存在兼容问题；其次，数据转换会存在数据依赖，比如底层原始数据层层转变为业务数据，你可能需要自己来维护这个依赖关系，其实仔细一想，你就会发现自己做会非常麻烦 …

dbt是一个使用Python语言编写的软件，有两个不同的版本： 本文主要使用的是 dbt CLI。 dbt CLI 可以通过 pip 来安装。 装好之后，我们需要像创建软件项目一样，初始化一个数据项目， init命令会生成如下的目录结构： 这里需要注意的是几个重要文件和目录： 另外，还需要额外在用户自己的Home目录下配置一个 ~/.dbt/profiles.yml 文件，用于存储一些个人相关的信息和一些账号相关的隐秘信息。 可以在. 找到各个dbt支持的数据库的配置方式。 比如本次我使用的是Postgresql …

2025年3月19日 · The dbt-sl-sdk Python software development kit (SDK) is a Python library that provides you with easy access to the dbt Semantic Layer with Python. It allows developers to interact with the dbt Semantic Layer APIs and query metrics and dimensions in downstream tools.

创建python虚拟环境, 可以使用 PyCharm 社区版来帮你创建项目和虚拟环境 (用virtualenv或conda都可以). 安装postgres, 推荐容器安装, 版本为14. 再使用 docker 创建容器, 管理员用户配置为root, 密码为password, 创建db的名称为fund. 4. 安装postgres客户端管理工具，比如HeidiSQL（Windows），DBeaver（Windows/Mac）. 激活虚拟环境后, 运行命令pip install dbt-core dbt-postgres.

2023年7月30日 · 在本文中，作者介绍了如何使用DBT与duckdb搭建首个工程，包括安装、配置及运行基本命令。 此外，文章讨论了DBT适用的场景和其在数据处理流程中的角色。 按照官方的说法，DBT 是一个数据转换流编排工具。 个人理解就是，DBT是帮你编排SQL用的，你可以按照DBT的结构，构建好一个SQL的 pipeline，然后让DBT帮你执行这个pipeline。 我这里说的SQL pipeline的意思就是，先执行SQL a，再执行SQL b，类似这种。 个人理解这就是DBT最大也 …

6 天之前 · Starting in version 1.3, dbt Core and dbt Cloud support Python models. Python models are useful for training or deploying data science models, complex transformations, or where a specific Python package meets a need — such as using the dateutil library to parse dates.

2025年3月7日 · dbt enables data analysts and engineers to transform their data using the same practices that software engineers use to build applications. Analysts using dbt can transform their data by simply writing select statements, while dbt handles turning these statements into tables and views in a data warehouse.

By integrating DBT with Python, you can leverage the strengths of both tools to create a more powerful and flexible data transformation workflow. DBT’s SQL-based approach, combined with Python’s advanced capabilities, allows you to build robust, scalable, and …