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resposta

[Dúvida] Deu falha na segunda tarefa, não consegui entender onde está o erro.

with DAG(
    "dados_climaticos",
    start_date=pendulum.datetime(2023, 4, 3, tz="UTC"),
    schedule_interval='0 0 * * 1', # executar toda segunda feira
) as dag:

    tarefa_1 = BashOperator(
        task_id = 'cria_pasta',
        bash_command = 'mkdir -p "/home/allison/Documents/datapipeline/semana={{data_interval_end.strftime("%Y-%m-%d")}}"'
    )

    def extrai_dados(data_interval_end):
        city = 'Boston'
        key = 'ANZQ5K8QQP8BXZ85F4ZEQ2FPK'

        URL = join('https://weather.visualcrossing.com/VisualCrossingWebServices/rest/services/timeline/',
            f'{city}/{data_interval_end}/{ds_add(data_interval_end, 7)}?unitGroup=metric&include=days&key={key}&contentType=csv')

        dados = pd.read_csv(URL)

        file_path = f'/home/allison/Documents/datapipeline/semana={data_interval_end}/'

        dados.to_csv(file_path + 'dados_brutos.csv')
        dados[['datetime','tempmin', 'temp', 'tempmax']].to_csv(file_path + 'temperaturas.csv')
        dados[['datetime', 'description', 'icon']].to_csv(file_path + 'condicoes.csv')

    tarefa_2 = PythonOperator(
        task_id = 'extrai_dados',
        python_callable = extrai_dados,
        op_kwargs = {'data_interval_end': '{{data_interval_end.strftime("%Y-%m-%d")}}'}
    )

    tarefa_1 >> tarefa_2

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1 resposta

Oii Allison, tudo bem contigo?

O erro está acontecendo, porque na função "extrai_dados" você está utilizando a mesma chave de API que eu utilizei no decorrer do curso:

key = 'ANZQ5K8QQP8BXZ85F4ZEQ2FPK'

Para que você consiga extrair os dados da API que estamos utilizando, você deve criar uma conta no site e gerar sua própria chave. Conforme ensinado na atividade Preparando o ambiente: API Visual Crossing. Uma vez que você tenha sua chave, você deve utilizá-la como conteúdo da variável key

Qualquer dúvida estou por aqui. Bons estudos!

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