digna Python SDK त्वरित शुरुआत 2026.06¶
यह पृष्ठ digna Python SDK के लिए न्यूनतम सेटअप और मुख्य क्लाइंट कार्यप्रवाह दिखाता है। संसाधन, मॉडल और त्रुटि संदर्भ पृष्ठों पर जाने से पहले इसे प्रारंभिक बिंदु के रूप में उपयोग करें।
API कुंजी बनाना¶
SDK से कनेक्ट करने से पहले digna फ्रंटएंड में एक API कुंजी बनाएँ:
- फ्रंटएंड में digna में लॉग इन करें।
- निचले-बाएँ कोने में अपनी उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल खोलें।
- उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल में API Keys पर क्लिक करें।
- Add API Key पर क्लिक करें।
- एक सार्थक नाम दें और समाप्ति तिथि निर्धारित करें। आप API कुंजी को किसी भी समय रद्द या हटा सकते हैं।
- दिखाई गई API कुंजी को क्लिपबोर्ड में कॉपी करें। कुंजी केवल बनाते समय ही दिखाई जाती है।
API कुंजी को SDK टोकन के रूप में उपयोग करें। इसे अपने अनुप्रयोग तक पहुँचाने के अच्छे तरीके:
- स्थानीय विकास और स्वचालन के लिए एक परिवेश चर, उदाहरण के लिए
DIGNA_API_KEY। - आपका CI/CD सीक्रेट स्टोर, जैसे GitHub Actions सीक्रेट, GitLab CI/CD चर या Azure DevOps के गुप्त चर।
- रनटाइम सीक्रेट प्रबंधक, जैसे Kubernetes सीक्रेट, Docker सीक्रेट, HashiCorp Vault या किसी क्लाउड प्रदाता का सीक्रेट स्टोर।
API कुंजियों को स्रोत कोड, नोटबुक, शेल इतिहास या संस्करण नियंत्रण में जोड़ी गई कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों में हार्ड-कोड करने से बचें।
कनेक्ट करना¶
import os
from digna_sdk import DignaClient
client = DignaClient(
base_url="http://localhost:8000", # your on-premises Digna backend
token=os.environ["DIGNA_API_KEY"],
)
DignaClient को कॉन्टेक्स्ट मैनेजर के रूप में उपयोग करें, ताकि अंतर्निहित कनेक्शन पूल स्वतः बंद हो जाए:
with DignaClient(base_url="http://localhost:8000", token="<token>") as client:
projects = client.projects.list()
परियोजनाओं की सूची¶
डेटा स्रोत बनाना¶
from digna_sdk.models import (
DataSourceModules,
DataSourceObject,
StableDataSourceKind,
StableDataSourceQueryMode,
)
data_source = client.data_sources.create(
project_id=1,
db_connection_id=10,
name="orders_table",
kind=StableDataSourceKind.TABLE,
query_mode=StableDataSourceQueryMode.SINGLE,
object=DataSourceObject(catalog_name="prod", schema_name="public", table_name="orders"),
modules=DataSourceModules(
data_analytics=True,
data_anomaly=True,
data_validation=True,
schema_tracker=False,
timeliness=False,
),
)
निरीक्षण अनुरोध भेजना और उसके पूरा होने की प्रतीक्षा करना¶
import datetime
from digna_sdk import DignaInspectionRequestFailed
from digna_sdk.models import StableInspectionRequestMode
request = client.inspection_requests.submit(
project_id=1,
data_source_ids=[data_source.id],
start_date=datetime.date(2026, 1, 1),
end_date=datetime.date(2026, 1, 31),
mode=StableInspectionRequestMode.DAILY,
)
try:
client.inspection_requests.wait_until_finished(request.id, poll_interval=2.0, timeout=300.0)
except DignaInspectionRequestFailed as exc:
print(f"Inspection failed: {exc.status.value}")
# Once finished, retrieve the resulting statuses.
statuses = client.inspection_statuses.for_data_sources(
data_source_id=data_source.id,
start_date=datetime.date(2026, 1, 1),
end_date=datetime.date(2026, 1, 31),
)
भेजने → पोल करने → परिणाम प्राप्त करने के पूरे प्रवाह के लिए रिपॉज़िटरी में examples/inspection_flow.py देखें।