Duomenys sudaro verslo žvalgybos esmę, o 2022-ieji nebus šios taisyklės išimtis. Python tapo pageidaujamu programavimo ir duomenų analizės įrankiu. Be to, Python ETL sistema palaiko duomenų vamzdynus, taip subalansuodama daugybę subsektorių, skirtų duomenų kaupimui, ginčams, analizei ir kt.
Žinodami Python funkcijas ir jo naudojimą ETL palengvinime, galite suprasti, kaip jis gali palengvinti duomenų analitiko darbą.
Kas yra ETL?
ETL reiškia Extract, Load ir Transform. Tai nuoseklus procesas, kai informacija iš kelių duomenų šaltinių gaunama, transformuojama pagal reikalavimus ir įkeliama į galutinę paskirties vietą. Šios paskirties vietos gali būti įvairios: saugykla, BI įrankis, duomenų saugykla ir daugelis kitų.
Susijęs: Geriausios AI kūrimo programavimo kalbos
ETL dujotiekis renka duomenis iš vidinių verslo procesų, išorinių klientų sistemų, tiekėjų ir daugelio kitų prijungtų duomenų šaltinių. Surinkti duomenys filtruojami, transformuojami ir konvertuojami į įskaitomą formatą, prieš naudojant analizei.
Python ETL sistema ilgą laiką buvo viena iš geriausiai tinkamų kalbų sudėtingoms matematinėms ir analitinėms programoms vykdyti.
Todėl nenuostabu, kad „Python“ biblioteka ir dokumentacija yra atsakingi už kai kurių efektyviausių ETL įrankių atsiradimą šiandieninėje rinkoje.
Rinka yra užtvindyta ETL įrankių, kurių kiekvienas siūlo skirtingą funkcijų rinkinį galutiniam vartotojui. Tačiau šiame sąraše yra keletas geriausių Python ETL įrankių, kad jūsų gyvenimas būtų lengvesnis ir sklandesnis.
Bubbles yra Python ETL sistema, naudojama duomenims apdoroti ir ETL konvejeriui prižiūrėti. Duomenų apdorojimo vamzdynas traktuojamas kaip nukreiptas grafikas, padedantis kaupti, filtruoti, tikrinti, palyginti ir konvertuoti.
Kaip Python ETL įrankis, „Bubbles“ leidžia padaryti duomenis universalesnius, todėl jį galima naudoti atliekant analizę keliuose skyriuose.
„Bubbles“ duomenų sistema duomenų išteklius traktuoja kaip objektus, įskaitant CSV duomenis į SQL objektus, „Python“ iteratorius ir net socialinės medijos API objektus. Galite tikėtis, kad jis vystysis, kai sužino apie abstrakčius, nežinomus duomenų rinkinius ir įvairias duomenų aplinkas / technologijas.
„Metl“ arba „Mito-ETL“ yra sparčiai besiplečianti „Python ETL“ kūrimo platforma, naudojama pagal užsakymą sukurtiems kodo komponentams kurti. Šie kodo komponentai gali būti įvairūs: RDBMS duomenų integravimas, plokščių failų duomenų integravimas, API / paslauga pagrįstų duomenų integravimas ir Pub / Sub (pagrįstas eilėmis) duomenų integravimas.
Susijęs: Kaip naudoti objektinį programavimą Python
„Metl“ padeda netechniniams jūsų organizacijos nariams kurti savalaikius „Python“ pagrindu veikiančius žemo kodo sprendimus. Šis įrankis įkelia įvairias duomenų formas ir generuoja stabilius sprendimus daugeliui duomenų logistikos naudojimo atvejų.
„Apache Spark“ yra puikus ETL įrankis, skirtas „Python“ pagrindu veikiančiam automatizavimui žmonėms ir įmonėms, dirbantiems su srautiniais duomenimis. Duomenų kiekio augimas yra proporcingas verslo mastelio keitimui, todėl automatizavimas yra būtinas ir nenumaldomas naudojant Spark ETL.
Paleisties lygio duomenis tvarkyti paprasta; Nepaisant to, procesas yra monotoniškas, daug laiko reikalaujantis ir dažnai pasitaiko klaidų, ypač kai jūsų verslas plečiasi.
„Spark“ palengvina momentinius pusiau struktūrizuotų JSON duomenų sprendimus iš skirtingų šaltinių, nes duomenų formas konvertuoja į su SQL suderinamus duomenis. Kartu su „Snowflake“ duomenų architektūra „Spark ETL“ dujotiekis veikia kaip pirštinė.
Susijęs: Kaip išmokti Python nemokamai
Petl yra srauto apdorojimo variklis, idealiai tinkantis mišrios kokybės duomenims tvarkyti. Šis Python ETL įrankis padeda duomenų analitikams, turintiems mažai patirties kodavimo srityje, greitai analizuoti duomenų rinkinius, saugomus CSV, XML, JSON ir daugeliu kitų duomenų formatų. Galite rūšiuoti, sujungti ir apibendrinti transformacijas su minimaliomis pastangomis.
Deja, Petl negali jums padėti su sudėtingais, kategoriškais duomenų rinkiniais. Nepaisant to, tai yra vienas geriausių „Python“ valdomų įrankių, skirtų struktūrizuoti ir pagreitinti ETL vamzdyno kodo komponentus.
„Riko“ yra tinkamas „Yahoo Pipes“ pakaitalas. Jis ir toliau idealiai tinka pradedantiesiems, turintiems žemą technologinę patirtį.
Tai Python sukurta ETL konvejerinė biblioteka, pirmiausia skirta nestruktūriniams duomenų srautams spręsti. „Riko“ gali pasigirti sinchroninėmis-asinchroninėmis API, mažu procesoriaus plotu ir savuoju RSS / „Atom“ palaikymu.
Riko leidžia komandoms atlikti operacijas lygiagrečiai. Platformos srauto apdorojimo variklis padeda vykdyti RSS tiekimą, kurį sudaro garso ir tinklaraščio tekstai. Jis netgi gali analizuoti CSV / XML / JSON / HTML failų duomenų rinkinius, kurie yra neatskiriama verslo informacijos dalis.
Luigi yra lengvas, gerai veikiantis Python ETL sistemos įrankis, palaikantis duomenų vizualizavimą, CLI integravimas, duomenų darbo eigos valdymas, ETL užduočių sėkmės / nesėkmės stebėjimas ir priklausomybė rezoliucija.
Šis daugialypis įrankis vadovaujasi nesudėtinga užduotimi ir tikslu pagrįstu požiūriu, kai kiekvienas taikinys sulaiko jūsų komandą atliekant kitą užduotį ir ją vykdo automatiškai.
Naudojant atvirojo kodo ETL įrankį, Luigi efektyviai sprendžia sudėtingas, duomenimis pagrįstas problemas. Įrankis randa užsakomosios muzikos paslaugos „Spotify“ pritarimą, kad būtų galima kaupti ir dalytis naudotojams savaitinių muzikos grojaraščių rekomendacijomis.
„Airflow“ pritraukė nuolatinį globėjų legioną tarp įmonių ir duomenų inžinierių veteranų, kaip duomenų perdavimo kanalo nustatymo ir priežiūros įrankis.
„Airflow WebUI“ padeda planuoti automatizavimą, valdyti darbo eigas ir vykdyti jas naudojant įprastą CLI. Atvirojo kodo įrankių rinkinys gali padėti automatizuoti duomenų operacijas, tvarkyti ETL vamzdynus, kad būtų veiksmingai suderintas, ir valdyti juos naudojant nukreiptus akrilinius grafikus (DAG).
Aukščiausios kokybės įrankis yra nemokamas visagalio „Apache“ pasiūlymas. Tai geriausias ginklas jūsų arsenale, leidžiantis lengvai integruoti su esama ETL sistema.
Bonobo yra atvirojo kodo, Python pagrindu sukurtas ETL dujotiekio diegimo ir duomenų išgavimo įrankis. Galite pasinaudoti jo CLI norėdami išgauti duomenis iš SQL, CSV, JSON, XML ir daugelio kitų šaltinių.
Bonobo sprendžia pusiau struktūrizuotų duomenų schemas. Jo ypatumas yra Docker konteinerių naudojimas ETL užduotims atlikti. Tačiau tikrasis USP slypi SQLAlchemy plėtinyje ir lygiagrečiame duomenų šaltinio apdorojime.
Pandas yra ETL paketinio apdorojimo biblioteka su Python įrašytomis duomenų struktūromis ir analizės įrankiais.
Python's Pandas pagreitina nestruktūrizuotų / pusiau struktūrinių duomenų apdorojimą. Bibliotekos naudojamos mažo intensyvumo ETL užduotims, įskaitant duomenų valymą ir darbą su mažais struktūriniais duomenų rinkiniais po transformacijos iš pusiau arba nestruktūrizuotų rinkinių.
Nėra tinkamo visiems tinkančio ETL įrankio. Asmenys ir įmonės, prieš rinkdamiesi įrankius, turi atsižvelgti į savo duomenų kokybę, struktūrą, laiko apribojimus ir įgūdžių prieinamumą.
Kiekvienas iš aukščiau išvardytų įrankių gali padėti jums pasiekti ETL tikslus.
Norite modeliuoti duomenis ir kurti vizualizacijas naudodami Python? Jums reikės šių duomenų mokslo bibliotekų.
Skaitykite toliau
- Programavimas
- Python
- Programavimo įrankiai
Gaurav Siyal turi dvejų metų rašymo patirtį, rašo skaitmeninės rinkodaros įmonėms ir programinės įrangos gyvavimo ciklo dokumentus.
Prenumeruokite mūsų naujienlaiškį
Prisijunkite prie mūsų naujienlaiškio, kad gautumėte techninių patarimų, apžvalgų, nemokamų el. knygų ir išskirtinių pasiūlymų!
Norėdami užsiprenumeruoti, spustelėkite čia
