TP : SQL & PostgreSQL avec Jupyter

Tout l'environnement (Python, PostgreSQL, Notebooks) pré-configuré dans un conteneur pour vous éviter l'installation.

Pré-requis

• VS Code installé.
• Extension Dev Containers (Microsoft) installée dans VS Code.
• Docker (ou Podman) lancé sur votre machine.

Démarrage Rapide

• Cloner ce dépôt en ligne de commande ou via l'interface Git de VS Code.
• Ouvrez le dossier du TP dans VS Code.
• Une fenêtre s'affiche en bas à droite : cliquez sur "Reopen in Container".
• Si elle n'apparaît pas : Appuyez sur F1 et tapez Dev Containers: Rebuild and Reopen in Container.
• Attendez la fin de la construction (la première fois peut être longue).
• Une fois dans le conteneur, ouvrez le dossier notebooks/ et cliquez sur un fichier .ipynb.

Utilisation du Notebook

• Kernel : Si on vous le demande, choisissez l'interpréteur Python 3.13 (celui du conteneur).

• Connexion SQL : La première cellule de code pré-remplie contient la connexion à la base de données. Exécutez-la (Shift + Entrée) avant de faire vos requêtes.

• Les cellules suivantes sont des exemples de requêtes SQL utilisant la magie %%sql.

  • Pour une ligne : %sql SELECT * FROM table
  • Pour un bloc :

%%sql
SELECT * FROM table
WHERE age > 20;

Visualiser la base

L'extension SQLTools est installée dans le conteneur. Cliquez sur l'icône de prise électrique dans la barre latérale gauche (SQLTools) pour explorer les tables graphiquement.

Persistance des données et réinitialisation

Les données de PostgreSQL sont stockées dans un volume Docker nommé postgres-data, ce qui garantit leur persistance entre les redémarrages du conteneur.

Pour tout réinitialiser, reouvrir le project localement (hors conteneur) et supprimer le volume avec la commande :

docker compose down -v