[打造高效数据集成：使用Airbyte与Typeform构建文档加载器]

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/aehrutktrjk/article/details/144325086

打造高效数据集成：使用Airbyte与Typeform构建文档加载器

引言

在当今数据驱动的世界中，能够高效地集成来自不同来源的数据是任何数据分析工作的基础。本文将介绍如何使用Airbyte平台的Typeform加载器来从Typeform中提取数据，并将其转换为结构化文档。即便该加载器已经被弃用，你依然可以从中学到如何使用类似工具实现数据整合。

主要内容

1. 安装与配置

要开始使用Airbyte的Typeform加载器，你需要首先安装airbyte-source-typeform Python包。这个加载器能够让你将Typeform的表单数据加载为文档。

%pip install --upgrade --quiet airbyte-source-typeform

2. 配置读取器

在开始之前，你需要准备好配置文件。以下为一个配置对象的基本结构，其详细的JSON schema可以在Github上找到。

{
  "credentials": {
    "auth_type": "Private Token",
    "access_token": "<your auth token>"
  },
  "start_date": "2020-10-20T00:00:00Z",
  "form_ids": ["<id of form to load records for>"]
}

3. 加载文档

使用配置后，你可以通过AirbyteTypeformLoader来加载文档。

from langchain_community.document_loaders.airbyte import AirbyteTypeformLoader

config = {
    # your typeform configuration
}

loader = AirbyteTypeformLoader(config=config, stream_name="forms")
docs = loader.load()

如果你希望逐步加载，可以使用lazy_load方法：

docs_iterator = loader.lazy_load()

4. 自定义文档构造

你可以通过传递record_handler函数来自定义文档构造：

from langchain_core.documents import Document

def handle_record(record, id):
    return Document(page_content=record.data["title"], metadata=record.data)

loader = AirbyteTypeformLoader(config=config, record_handler=handle_record, stream_name="forms")
docs = loader.load()

5. 增量加载

为了应对大量数据或频繁更新的源数据，你可以利用增量加载功能：

last_state = loader.last_state  # store safely

incremental_loader = AirbyteTypeformLoader(
    config=config, record_handler=handle_record, stream_name="forms", state=last_state
)

new_docs = incremental_loader.load()