Data muodostaa liiketoimintatiedon ytimen, eikä vuosi 2022 ole poikkeus tästä säännöstä. Pythonista on tullut suosituin ohjelmoinnin ja data-analytiikan työkalu. Lisäksi Python ETL -kehys tukee dataputkia, mikä tasapainottaa lukuisia muun muassa datan yhdistämiseen, kiistelyyn ja analytiikkaan omistettuja alasektoreita.
Kun tiedät Pythonin toiminnot ja sen käytön ETL-fasilitaatiossa, voit omaksua, kuinka se voi helpottaa data-analyytikon työtä.
Mikä on ETL?
ETL tulee sanoista Extract, Load ja Transform. Se on peräkkäinen prosessi, jossa tietoa poimitaan useista tietolähteistä, muunnetaan se vaatimusten mukaisesti ja ladataan lopulliseen määränpäähänsä. Nämä kohteet voivat vaihdella tallennustietovarastosta, BI-työkalusta, tietovarastosta ja monista muista.
Aiheeseen liittyvä: Parhaat ohjelmointikielet tekoälyn kehittämiseen
ETL-putki kerää tietoa yrityksen sisäisistä prosesseista, ulkoisista asiakasjärjestelmistä, toimittajista ja monista muista liitetyistä tietolähteistä. Kerätyt tiedot suodatetaan, muunnetaan ja muunnetaan luettavaan muotoon ennen kuin niitä käytetään analytiikkaan.
Python ETL -kehys on pitkään toiminut yhtenä parhaiten soveltuvista kielistä monimutkaisten matemaattisten ja analyyttisten ohjelmien suorittamiseen.
Siksi ei ole yllättävää, että Pythonin monipuolinen kirjasto ja dokumentaatio ovat vastuussa joidenkin markkinoiden tehokkaimmista ETL-työkaluista.
Markkinat ovat täynnä ETL-työkaluja, joista jokainen tarjoaa loppukäyttäjälle erilaisia toimintoja. Seuraava luettelo kattaa kuitenkin joitain parhaista Python ETL -työkaluista, jotka tekevät elämästäsi helpompaa ja sujuvampaa.
Bubbles on Pythonin ETL-kehys, jota käytetään tietojen käsittelyyn ja ETL-putkilinjan ylläpitoon. Se käsittelee tietojenkäsittelyputkea suunnattuna kaaviona, joka auttaa tietojen yhdistämisessä, suodatuksessa, auditoinnissa, vertailuissa ja muuntamisessa.
Pythonin ETL-työkaluna Bubbles mahdollistaa tietojen monipuolistamisen, joten sitä voidaan käyttää analytiikan ohjaamiseen useissa osastojen käyttötapauksissa.
Bubbles-tietokehys käsittelee tietoresursseja objekteina, mukaan lukien CSV-tiedot SQL-objekteihin, Python-iteraattorit ja jopa sosiaalisen median API-objektit. Voit luottaa siihen, että se kehittyy, kun se oppii abstrakteista, tuntemattomista tietojoukoista ja erilaisista tietoympäristöistä/tekniikoista.
Metl tai Mito-ETL on nopeasti leviävä Python ETL -kehitysalusta, jota käytetään räätälöityjen koodikomponenttien kehittämiseen. Nämä koodikomponentit voivat vaihdella RDBMS-tietointegroinneista, tasaisten tiedostojen tietointegroinneista, API/palvelupohjaisista tietointegroinneista ja Pub/Sub (jonopohjaisista) tietointegraatioista.
Aiheeseen liittyvä: Pythonin olioohjelmoinnin käyttäminen
Metl helpottaa organisaatiosi ei-teknisten jäsenten ajankohtaisten, Python-pohjaisten, matalakoodiratkaisujen luomista. Tämä työkalu lataa erilaisia tietolomakkeita ja luo vakaita ratkaisuja useisiin datalogistiikan käyttötapauksiin.
Apache Spark on erinomainen ETL-työkalu Python-pohjaiseen automatisointiin ihmisille ja yrityksille, jotka työskentelevät suoratoistodatan kanssa. Tietojen määrän kasvu on verrannollinen liiketoiminnan skaalautumiseen, mikä tekee automaatiosta tarpeellista ja säälimätöntä Spark ETL: n avulla.
Käynnistystason tietojen hallinta on helppoa; Siitä huolimatta prosessi on yksitoikkoinen, aikaa vievä ja altis manuaalisille virheille, varsinkin kun yrityksesi laajenee.
Spark mahdollistaa välittömiä ratkaisuja eri lähteistä peräisin oleville puolistrukturoiduille JSON-tiedoille, kun se muuntaa tietolomakkeet SQL-yhteensopiviksi tiedoiksi. Yhdessä Snowflake-tietoarkkitehtuurin kanssa Spark ETL -putki toimii kuin käsi hansikkaassa.
Aiheeseen liittyvä: Kuinka oppia Python ilmaiseksi
Petl on virrankäsittelykone, joka on ihanteellinen sekalaatuisten tietojen käsittelyyn. Tämä Python ETL -työkalu auttaa tietoanalyytikot, joilla on vähän tai ei ollenkaan aikaisempaa koodauskokemusta, analysoimaan nopeasti CSV-, XML-, JSON- ja moniin muihin tietomuotoihin tallennettuja tietojoukkoja. Voit lajitella, liittyä ja koota muunnoksia vähällä vaivalla.
Valitettavasti Petl ei voi auttaa sinua monimutkaisissa, kategorisissa tietojoukoissa. Siitä huolimatta se on yksi parhaista Python-ohjatuista työkaluista ETL-putkien koodikomponenttien jäsentämiseen ja nopeuttamiseen.
Riko on sopiva korvaaja Yahoo Pipesille. Se on edelleen ihanteellinen startup-yrityksille, joilla on vähän teknistä asiantuntemusta.
Se on Python-muotoiltu ETL-putkikirjasto, joka on ensisijaisesti suunniteltu käsittelemään rakenteettomia tietovirtoja. Riko tarjoaa synkronisia asynkronisia API: ita, pienen prosessorin jalanjäljen ja alkuperäisen RSS/Atom-tuen.
Riko antaa ryhmille mahdollisuuden suorittaa operaatioita rinnakkain. Alustan stream-käsittelymoottori auttaa sinua suorittamaan RSS-syötteitä, jotka koostuvat äänestä ja blogiteksteistä. Se pystyy jopa jäsentämään CSV/XML/JSON/HTML-tiedostojen tietojoukkoja, jotka ovat olennainen osa liiketoimintatiedon hallintaa.
Luigi on kevyt, hyvin toimiva Python ETL -kehystyökalu, joka tukee tietojen visualisointia, CLI-integraatio, tiedon työnkulun hallinta, ETL-tehtävien onnistumisen/epäonnistumisen seuranta ja riippuvuus resoluutio.
Tämä monipuolinen työkalu noudattaa suoraviivaista tehtävä- ja tavoitepohjaista lähestymistapaa, jossa jokainen kohde pitää tiimiäsi seuraavan tehtävän läpi ja suorittaa sen automaattisesti.
Avoimen lähdekoodin ETL-työkaluna Luigi käsittelee tehokkaasti monimutkaisia datalähtöisiä ongelmia. Työkalu löytää suosituksen on-demand-musiikkipalvelusta Spotify viikoittaisten musiikkisoittolistasuositusten kokoamiseen ja jakamiseen käyttäjille.
Airflow on kerännyt vakaan legioonin asiakaspalvelijoita yritysten ja kokeneiden tietoteknisten insinöörien joukossa tietoputkien perustamis- ja ylläpitotyökaluna.
Airflow WebUI auttaa ajoittamaan automaatiota, hallitsemaan työnkulkuja ja suorittamaan niitä sisäisen CLI: n kautta. Avoimen lähdekoodin työkalupakki voi auttaa sinua automatisoimaan datatoimintoja, organisoimaan ETL-putkistoja tehokkaaseen orkestrointiin ja hallitsemaan niitä ohjattujen akryyligrafioiden (DAG) avulla.
Premium-työkalu on ilmainen tarjous kaikkivaltialta Apachelta. Se on arsenaalisi paras ase, joka on helppo integroida olemassa olevaan ETL-kehykseesi.
Bonobo on avoimen lähdekoodin Python-pohjainen ETL-putkien käyttöönotto- ja tiedonpoimintatyökalu. Voit hyödyntää sen CLI: tä tietojen poimimiseen SQL-, CSV-, JSON-, XML- ja monista muista lähteistä.
Bonobo käsittelee puolistrukturoituja dataskeemoja. Sen erikoisuus on Docker Containersin käyttö ETL-töiden suorittamiseen. Sen todellinen USP on kuitenkin sen SQLAlchemy-laajennuksessa ja rinnakkaisessa tietolähteen käsittelyssä.
Pandas on ETL-eräkäsittelykirjasto, jossa on Python-kirjoitetut tietorakenteet ja analyysityökalut.
Pythonin Pandat nopeuttavat jäsentämättömän/puolistrukturoidun tiedon käsittelyä. Kirjastoja käytetään matalan intensiteetin ETL-tehtäviin, mukaan lukien tietojen puhdistamiseen ja pienten strukturoitujen tietojoukkojen käsittelyyn puoli- tai jäsentämättömistä joukoista muuntamisen jälkeen.
Ei ole olemassa oikeaa yhden koon ETL-työkalua. Yksityishenkilöiden ja yritysten on otettava tietonsa laatu, rakenne, aikarajoitteet ja taitojen saatavuus huomioon ennen työkalujensa valitsemista.
Jokainen yllä luetelluista työkaluista voi auttaa sinua saavuttamaan ETL-tavoitteesi.
Haluatko mallintaa tietoja ja luoda visualisointeja Pythonilla? Tarvitset näitä datatieteen kirjastoja.
Lue Seuraava
- Ohjelmointi
- Python
- Ohjelmointityökalut
Gaurav Siyalilla on kahden vuoden kirjoituskokemus, joka on kirjoittanut sarjalle digitaalisia markkinointiyrityksiä ja ohjelmistojen elinkaaridokumentteja.
tilaa uutiskirjeemme
Liity uutiskirjeemme saadaksesi teknisiä vinkkejä, arvosteluja, ilmaisia e-kirjoja ja eksklusiivisia tarjouksia!
Klikkaa tästä tilataksesi