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Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

PostgreSQL

PostgreSQLはオープンソースのオブジェクトリレーショナルデータベース管理システムです。 Oracle Databaseで使われるPL/SQLを参考に実装されたビルトイン言語で、Windows、 Mac、Linux、UNIX、MSなどいくつものプラットフォームに対応しています。

SQL

SQL(Structured Query Language)は、リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS)のデータベース言語です。大きく分けて、データ定義言語(DDL)、データ操作言語(DML)、データ制御言語(DCL)の3つで構成されており、プログラム上でSQL文を生成して、RDBMSに命令を出し、RDBに必要なデータを格納できます。また、格納したデータを引き出すことも可能です。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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データサイエンス100本ノック(SQL)

amateur1

総合スコア2

Jupyter

Jupyter (旧IPython notebook)は、Notebook形式でドキュメント作成し、プログラムの記述・実行、その実行結果を記録するツールです。メモの作成や保存、共有、確認などもブラウザ上で行うことができます。

PostgreSQL

PostgreSQLはオープンソースのオブジェクトリレーショナルデータベース管理システムです。 Oracle Databaseで使われるPL/SQLを参考に実装されたビルトイン言語で、Windows、 Mac、Linux、UNIX、MSなどいくつものプラットフォームに対応しています。

SQL

SQL(Structured Query Language)は、リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS)のデータベース言語です。大きく分けて、データ定義言語(DDL)、データ操作言語(DML)、データ制御言語(DCL)の3つで構成されており、プログラム上でSQL文を生成して、RDBMSに命令を出し、RDBに必要なデータを格納できます。また、格納したデータを引き出すことも可能です。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/10/17 04:51

前提・実現したいこと
データサイエンティスト協会が提供しているデータサイエンス100本ノックのSQLバージョンをやってみたく、環境構築をしていますが、
下記エラーが出て、演習ができません。

発生している問題・エラーメッセージ

OperationalError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-a773a3c96a77> in <module>
15
16 # pd.read_sql用のコネクタ
---> 17 conn = psycopg2.connect(**pgconfig)
18 # pd.to_sql用のcreate engine
19 engine = create_engine(dsl)

/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/psycopg2/init.py in connect(dsn, connection_factory, cursor_factory, kwargs) 125 126 dsn = _ext.make_dsn(dsn, kwargs)
--> 127 conn = _connect(dsn, connection_factory=connection_factory, **kwasync)
128 if cursor_factory is not None:
129 conn.cursor_factory = cursor_factory

OperationalError: FATAL: password authentication failed for user "XXXX"

該当のソースコード

%load_ext sql import os import pandas as pd import psycopg2 from sqlalchemy import create_engine pgconfig = { 'host': 'db', 'port': os.environ['PG_PORT'], 'database': os.environ['PG_DATABASE'], 'user': os.environ['PG_USER'], 'password': os.environ['PG_PASSWORD'], } dsl = 'postgresql://{user}:{password}@{host}:{port}/{database}'.format(**pgconfig) # pd.read_sql用のコネクタ conn = psycopg2.connect(**pgconfig) # pd.to_sql用のcreate engine engine = create_engine(dsl) # MagicコマンドでSQLを書くための設定 %sql $dsl

試したこと

dockerを再起動する

その他 補足
他の投稿者でも同じ質問があり、以下のようにしたらうまくいったとのコメントがありましたが、その内容がわかりませんでした。
”うまくマウントができていなかたようで、再度マウントしなおしたらうまくいきました。”
https://teratail.com/questions/296770

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toast-uz

2020/10/18 01:50

password authentication failed というエラーに対して、パスワードは再確認されたのでしょうか?
amateur1

2020/10/18 02:28

dockerファイルが以下のようになっていて、 notebookに記載されているパスワードで、エラーが出るのですが、 パスワードの確認方法がわかりません。 postgresqlには、dbの方に書いているパスワードで入ることができたので、 notebookとpostgresqlの接続がうまくいっていないんですかね? services: db: environment: - POSTGRES_USER=* - POSTGRES_PASSWORD=** - PGPASSWORD=** - POSTGRES_DB=dsdojo_db - DATABASE_HOST=localhost notebook: environment: - PG_PORT=5432 - PG_USER=×××× - PG_PASSWORD=××××× - PG_DATABASE=dsdojo_db - JUPYTER_ENABLE_LAB=yes
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