Andmed moodustavad äriteabe tuuma ja 2022. aasta ei ole sellest reeglist erand. Python on kujunenud programmeerimise ja andmeanalüüsi eelistatud tööriistaks. Lisaks toetab Pythoni ETL-i raamistik andmekonveierid, tasakaalustades sellega paljusid alamsektoreid, mis on muu hulgas pühendatud andmete koondamisele, tülitsemisele ja analüüsile.
Teades Pythoni funktsioone ja selle kasutamist ETL-i hõlbustamisel, saate aru saada, kuidas see võib andmeanalüütiku tööd hõlbustada.
Mis on ETL?
ETL tähistab Extract, Load ja Transform. See on järjestikune protsess, mille käigus kogutakse teavet mitmest andmeallikast, muudetakse see vastavalt nõuetele ja laaditakse lõppsihtkohta. Need sihtkohad võivad olla salvestushoidla, BI-tööriist, andmeladu ja palju muud.
Seotud: Parimad programmeerimiskeeled AI arendamiseks
ETL-i konveier kogub andmeid ettevõttesisestest protsessidest, välistest kliendisüsteemidest, hankijatest ja paljudest muudest ühendatud andmeallikatest. Kogutud andmed filtreeritakse, teisendatakse ja teisendatakse loetavasse vormingusse, enne kui neid kasutatakse analüüsimiseks.
Pythoni ETL-i raamistik on pikka aega olnud üks kõige paremini sobivaid keeli keerukate matemaatiliste ja analüütiliste programmide läbiviimiseks.
Seetõttu pole üllatav, et Pythoni täiskogu ja dokumentatsioon vastutavad tänapäeva turul kõige tõhusamate ETL-i tööriistade loomise eest.
Turg on üle ujutatud ETL-i tööriistadega, millest igaüks pakub lõppkasutajale erinevaid funktsioone. Kuid järgmine loend hõlmab mõningaid parimaid Pythoni ETL-i tööriistu, mis muudavad teie elu lihtsamaks ja sujuvamaks.
Bubbles on Pythoni ETL-i raamistik, mida kasutatakse andmete töötlemiseks ja ETL-konveieri hooldamiseks. See käsitleb andmetöötluskonveierit suunatud graafikuna, mis aitab andmeid koondada, filtreerida, auditeerida, võrrelda ja teisendada.
Pythoni ETL-i tööriistana võimaldab Bubbles muuta andmed mitmekülgsemaks, nii et seda saab kasutada analüütika juhtimiseks mitme osakonna kasutusjuhtudel.
Bubblesi andmeraamistik käsitleb andmevarasid objektidena, sealhulgas CSV-andmeid SQL-objektide, Pythoni iteraatorite ja isegi sotsiaalmeedia API objektidena. Võite loota, et see areneb, kui see õpib tundma abstraktseid, tundmatuid andmekogumeid ja erinevaid andmekeskkondi/tehnoloogiaid.
Metl ehk Mito-ETL on kiiresti leviv Pythoni ETL-i arendusplatvorm, mida kasutatakse eritellimusel koodikomponentide arendamiseks. Need koodikomponendid võivad ulatuda RDBMS-i andmeintegratsioonidest, lamefailide andmeintegratsioonidest, API-/teenusepõhistest andmeintegratsioonidest ja avaldamis-/alam- (järjekorrapõhistest) andmeintegratsioonidest.
Seotud: Kuidas kasutada Pythonis objektorienteeritud programmeerimist
Metl muudab teie organisatsiooni mittetehniliste liikmete jaoks õigeaegsete Pythonil põhinevate madala koodiga lahenduste loomise lihtsamaks. See tööriist laadib erinevaid andmevorme ja loob stabiilseid lahendusi mitme andmelogistika kasutusjuhtumi jaoks.
Apache Spark on suurepärane ETL-i tööriist Pythonil põhineva automatiseerimise jaoks inimestele ja ettevõtetele, kes töötavad andmete voogedastusega. Andmemahu kasv on võrdeline ettevõtte skaleeritavusega, muutes Spark ETL-iga automatiseerimise vajalikuks ja järeleandmatuks.
Käivitustaseme andmete haldamine on lihtne; Sellegipoolest on protsess monotoonne, aeganõudev ja käsitsi vigade oht, eriti kui teie ettevõte laieneb.
Spark hõlbustab erinevatest allikatest pärit poolstruktureeritud JSON-andmete koheseid lahendusi, kuna see teisendab andmevormid SQL-iga ühilduvateks andmeteks. Koostöös Snowflake'i andmearhitektuuriga töötab Spark ETL torujuhe nagu käsi kindas.
Seotud: Kuidas Pythonit tasuta õppida
Petl on vootöötlusmootor, mis sobib ideaalselt segakvaliteediga andmete töötlemiseks. See Pythoni ETL-i tööriist aitab vähese või puuduva kodeerimiskogemusega andmeanalüütikutel kiiresti analüüsida CSV-, XML-, JSON- ja paljudes muudes andmevormingutes salvestatud andmekogumiid. Saate teisendusi sortida, ühendada ja koondada minimaalse pingutusega.
Kahjuks ei saa Petl teid aidata keeruliste kategooriliste andmekogumitega. Sellegipoolest on see üks parimaid Pythoni juhitud tööriistu ETL-i konveieri koodikomponentide struktureerimiseks ja kiirendamiseks.
Riko on sobiv Yahoo Pipesi asendus. See on jätkuvalt ideaalne madala tehnoloogilise asjatundlikkusega alustavatele ettevõtetele.
See on Pythoni loodud ETL-i konveieriteek, mis on mõeldud peamiselt struktureerimata andmevoogude käsitlemiseks. Rikol on sünkroon-asünkroonsed API-d, väike protsessori jalajälg ja RSS/Atomi natiivne tugi.
Riko lubab meeskondadel operatsioone läbi viia paralleelselt. Platvormi vootöötlusmootor aitab teil käivitada heli- ja ajaveebitekstidest koosnevaid RSS-vooge. See on isegi võimeline sõeluma CSV/XML/JSON/HTML-failide andmekogumeid, mis on ärianalüüsi lahutamatu osa.
Luigi on kerge ja hästi toimiv Pythoni ETL-i raamistiku tööriist, mis toetab andmete visualiseerimist, CLI integreerimine, andmete töövoo haldamine, ETL-i ülesannete õnnestumise/tõrke jälgimine ja sõltuvus resolutsioon.
See mitmetahuline tööriist järgib lihtsat ülesande- ja eesmärgipõhist lähenemist, kus iga sihtmärk hoiab teie meeskonda järgmise ülesande juures ja täidab selle automaatselt.
Avatud lähtekoodiga ETL-tööriista puhul käsitleb Luigi tõhusalt keerulisi andmepõhiseid probleeme. Tööriist leiab tellitava muusikateenuse Spotify kinnituse iganädalaste muusika esitusloendite soovituste koondamiseks ja jagamiseks kasutajatele.
Airflow on andmetorustiku seadistamise ja hoolduse tööriistana kogunud ettevõtete ja veteranide andmeinseneride seas püsiva leegioni kliente.
Airflow WebUI aitab ajastada automatiseerimist, hallata töövooge ja käivitada neid loomupärase CLI kaudu. Avatud lähtekoodiga tööriistakomplekt aitab teil andmetoiminguid automatiseerida, korraldada ETL-i konveierid tõhusaks orkestreerimiseks ja hallata neid suunatud akrüülgraafikute (DAG) abil.
Esmaklassiline tööriist on kõikvõimsa Apache'i tasuta pakkumine. See on teie arsenali parim relv, mida on lihtne olemasoleva ETL-i raamistikuga integreerida.
Bonobo on avatud lähtekoodiga Pythonil põhinev ETL-i konveieri juurutamise ja andmete eraldamise tööriist. Saate kasutada selle CLI-d andmete ekstraheerimiseks SQL-ist, CSV-st, JSON-ist, XML-ist ja paljudest muudest allikatest.
Bonobo tegeleb poolstruktureeritud andmeskeemidega. Selle eripära seisneb Dockeri konteinerite kasutamises ETL-i tööde teostamiseks. Selle tõeline USP seisneb aga selle SQLAlchemy laienduses ja paralleelses andmeallika töötlemises.
Pandas on Pythoni kirjutatud andmestruktuuride ja analüüsitööriistadega ETL paketttöötlusteek.
Pythoni Pandad kiirendavad struktureerimata/poolstruktureeritud andmete töötlemist. Teeke kasutatakse madala intensiivsusega ETL-i ülesannete jaoks, sealhulgas andmete puhastamiseks ja väikeste struktureeritud andmekogumitega töötamiseks pärast pool- või struktureerimata kogumitest teisendamist.
Pole olemas õiget, kõigile sobivat ETL-i tööriista. Üksikisikud ja ettevõtted peavad enne tööriistade käsitsi valimist arvesse võtma oma andmete kvaliteeti, struktuuri, ajapiiranguid ja oskuste kättesaadavust.
Kõik ülaltoodud tööriistad võivad aidata teil ETL-i eesmärke saavutada.
Kas soovite Pythoniga andmeid modelleerida ja visualiseerida? Teil on vaja neid andmeteaduse teeke.
Loe edasi
- Programmeerimine
- Python
- Programmeerimistööriistad
Gaurav Siyal on kaheaastane kirjutamiskogemus, kirjutades mitmetele digitaalse turunduse ettevõtetele ja tarkvara elutsükli dokumentidele.
Liituge meie uudiskirjaga
Liituge meie uudiskirjaga tehniliste näpunäidete, arvustuste, tasuta e-raamatute ja eksklusiivsete pakkumiste saamiseks!
Tellimiseks klõpsake siin
