Data tvoří jádro business intelligence a rok 2022 nebude výjimkou z tohoto pravidla. Python se ukázal jako preferovaný nástroj pro programování a analýzu dat. Rámec Python ETL navíc podporuje datové kanály, čímž vyvažuje četné dílčí sektory věnované mimo jiné agregaci dat, wranglingu, analýze.
Když znáte funkce Pythonu a jeho použití při usnadnění ETL, můžete si osvojit, jak to může usnadnit práci datového analytika.
Co je ETL?
ETL je zkratka pro Extrahovat, Načíst a Transformovat. Je to sekvenční proces extrahování informací z více zdrojů dat, jejich transformace podle požadavků a jejich načítání do konečného místa určení. Tyto cíle mohou být různé od úložiště úložiště, nástroje BI, datového skladu a mnoha dalších.
Příbuzný: Nejlepší programovací jazyky pro vývoj AI
ETL kanál shromažďuje data z vnitropodnikových procesů, externích klientských systémů, prodejců a mnoha dalších propojených datových zdrojů. Shromážděná data jsou před použitím pro analýzu filtrována, transformována a převedena do čitelného formátu.
Rámec Python ETL dlouho sloužil jako jeden z nejvhodnějších jazyků pro provádění složitých matematických a analytických programů.
Není proto žádným překvapením, že plná knihovna a dokumentace Pythonu jsou zodpovědné za zrod některých nejúčinnějších nástrojů ETL na dnešním trhu.
Trh je zaplaven nástroji ETL, z nichž každý nabízí koncovému uživateli jinou sadu funkcí. Následující seznam však obsahuje některé z nejlepších nástrojů Python ETL, které vám usnadní a zpříjemní život.
Bubbles je Python ETL framework používaný pro zpracování dat a údržbu ETL pipeline. Zachází s kanálem zpracování dat jako s řízeným grafem, který pomáhá při agregaci dat, filtraci, auditování, porovnávání a převodu.
Jako nástroj Python ETL vám Bubbles umožňuje učinit data všestrannějšími, takže je lze použít pro analýzu v různých případech použití v odděleních.
Datový rámec Bubbles zachází s datovými aktivy jako s objekty, včetně dat CSV do objektů SQL, iterátorů Pythonu a dokonce objektů API sociálních médií. Můžete se spolehnout na to, že se bude vyvíjet, protože se bude učit o abstraktních, neznámých souborech dat a různorodých datových prostředích/technologiích.
Metl nebo Mito-ETL je rychle se rozvíjející vývojová platforma Python ETL používaná k vývoji komponent kódu na míru. Tyto komponenty kódu se mohou pohybovat od integrace dat RDBMS, integrace dat s plochým souborem, integrace dat na bázi API/služby a integrace dat Pub/Sub (založené na frontě).
Příbuzný: Jak používat objektově orientované programování v Pythonu
Metl usnadňuje netechnickým členům vaší organizace vytvářet včasná řešení založená na Pythonu s nízkým obsahem kódu. Tento nástroj načítá různé datové formy a generuje stabilní řešení pro více případů použití datové logistiky.
Apache Spark je vynikající nástroj ETL pro automatizaci založenou na Pythonu pro lidi a podniky, které pracují se streamovanými daty. Růst objemu dat je úměrný podnikové škálovatelnosti, díky čemuž je automatizace se Spark ETL nezbytná a neúprosná.
Správa dat na úrovni spuštění je snadná; proces je však monotónní, časově náročný a náchylný k ručním chybám, zvláště když se vaše podnikání rozrůstá.
Spark usnadňuje okamžitá řešení pro polostrukturovaná data JSON z různých zdrojů, protože převádí datové formy na data kompatibilní s SQL. Ve spojení s datovou architekturou Snowflake funguje potrubí Spark ETL jako ruka v rukavici.
Příbuzný: Jak se naučit Python zdarma
Petl je stream processing engine ideální pro zpracování dat se smíšenou kvalitou. Tento nástroj Python ETL pomáhá datovým analytikům s malou nebo žádnou předchozí zkušeností s kódováním rychle analyzovat datové sady uložené v CSV, XML, JSON a mnoha dalších datových formátech. Transformace můžete třídit, spojovat a agregovat s minimálním úsilím.
Bohužel, Petl vám nemůže pomoci se složitými, kategorickými datovými sadami. Nicméně je to jeden z nejlepších nástrojů řízených Pythonem pro strukturování a urychlení komponent kódu kanálu ETL.
Riko je vhodnou náhradou za Yahoo Pipes. I nadále je ideální pro začínající podniky s nízkou technologickou odborností.
Je to knihovna ETL potrubí vytvořená v Pythonu primárně navržená pro řešení nestrukturovaných datových toků. Riko se může pochlubit synchronně-asynchronními API, malou stopou procesoru a nativní podporou RSS/Atom.
Riko umožňuje týmům provádět operace paralelně. Motor platformy pro zpracování datových proudů vám pomáhá spouštět kanály RSS sestávající ze zvuku a textů blogu. Je dokonce schopen analyzovat datové sady souborů CSV/XML/JSON/HTML, které jsou nedílnou součástí business intelligence.
Luigi je lehký, dobře fungující framework Python ETL, který podporuje vizualizaci dat, Integrace CLI, správa pracovního toku dat, monitorování úspěšnosti/selhání úloh ETL a závislost rozlišení.
Tento mnohostranný nástroj se řídí přímočarým přístupem založeným na úkolu a cíli, kde každý cíl drží váš tým při dalším úkolu a automaticky ho provádí.
U open-source ETL nástroje Luigi efektivně řeší složité problémy založené na datech. Tento nástroj má podporu od hudební služby Spotify na vyžádání pro shromažďování a sdílení týdenních doporučení seznamů hudebních skladeb s uživateli.
Airflow si získal stálou legii patronů mezi podniky a zkušenými datovými inženýry jako nástroj pro nastavení a údržbu datového potrubí.
Airflow WebUI pomáhá plánovat automatizaci, spravovat pracovní postupy a provádět je prostřednictvím inherentního CLI. Sada nástrojů s otevřeným zdrojovým kódem vám může pomoci automatizovat datové operace, organizovat vaše ETL kanály pro efektivní orchestraci a spravovat je pomocí Directed Acrylic Graphs (DAG).
Prémiový nástroj je bezplatná nabídka od všemocného Apache. Je to nejlepší zbraň ve vašem arzenálu pro snadnou integraci s vaším stávajícím rámcem ETL.
Bonobo je open-source nástroj pro nasazení a extrakci dat ETL založený na Pythonu. Jeho CLI můžete využít k extrahování dat z SQL, CSV, JSON, XML a mnoha dalších zdrojů.
Bonobo se zabývá polostrukturovanými datovými schématy. Jeho specialita spočívá v použití kontejnerů Docker pro provádění úloh ETL. Jeho skutečný USP však spočívá v jeho rozšíření SQLAlchemy a paralelním zpracování datových zdrojů.
Pandas je ETL knihovna pro dávkové zpracování s datovými strukturami a analytickými nástroji napsanými v Pythonu.
Python's Pandas urychlují zpracování nestrukturovaných/semistrukturovaných dat. Knihovny se používají pro úlohy ETL s nízkou intenzitou včetně čištění dat a práce s malými strukturovanými datovými sadami po transformaci ze semi nebo nestrukturovaných sad.
Neexistuje žádný správný univerzální nástroj ETL. Jednotlivci a podniky musí před ručním výběrem svých nástrojů vzít v úvahu kvalitu svých dat, strukturu, časová omezení a dostupnost dovedností.
Každý z výše uvedených nástrojů vám může pomoci dosáhnout vašich cílů ETL.
Chcete modelovat data a vytvářet vizualizace v Pythonu? Budete potřebovat tyto datové vědecké knihovny.
Přečtěte si další
- Programování
- Krajta
- Programovací nástroje
Gaurav Siyal má dva roky zkušeností s psaním, psaním pro řadu digitálních marketingových firem a dokumentů životního cyklu softwaru.
Přihlaste se k odběru našeho newsletteru
Připojte se k našemu zpravodaji a získejte technické tipy, recenze, bezplatné e-knihy a exkluzivní nabídky!
Chcete-li se přihlásit k odběru, klikněte sem