Cele mai bune 9 instrumente Python ETL pentru a vă ocupa de nevoile dvs. de date

Datele formează cheia inteligenței de afaceri, iar 2022 nu va face excepție de la această regulă. Python a apărut ca instrumentul preferat pentru programare și analiza datelor. În plus, cadrul Python ETL acceptă pipeline de date, echilibrând astfel numeroase subsectoare dedicate agregării datelor, disputelor, analizei, printre altele.

Cunoscând funcționalitățile Python și utilizarea acestuia în facilitarea ETL, puteți asimila modul în care poate ușura munca unui analist de date.

Ce este ETL?

ETL înseamnă Extract, Load, and Transform. Este un proces secvenţial de extragere a informaţiilor din mai multe surse de date, de transformare a acestora conform cerinţelor şi de încărcare a acestora în destinaţia sa finală. Aceste destinații pot varia de la a fi un depozit de stocare, instrument BI, depozit de date și multe altele.

Legate de: Cele mai bune limbaje de programare pentru dezvoltarea AI

Conducta ETL adună date din procesele din interiorul afacerii, sistemele client externe, furnizorii și multe alte surse de date conectate. Datele colectate sunt filtrate, transformate și convertite într-un format lizibil, înainte de a fi utilizate pentru analize.

Cadrul Python ETL a servit de mult timp ca unul dintre cele mai potrivite limbaje pentru realizarea de programe complexe matematice și analitice.

Prin urmare, nu este o surpriză că biblioteca și documentația completă Python sunt responsabile pentru nașterea unora dintre cele mai eficiente instrumente ETL de pe piață astăzi.

Piața este inundată de instrumente ETL, fiecare dintre acestea oferind un set diferit de funcționalități utilizatorului final. Cu toate acestea, următoarea listă acoperă unele dintre cele mai bune instrumente Python ETL pentru a vă face viața mai ușoară și mai lină.

Bubbles este un cadru ETL Python utilizat pentru procesarea datelor și menținerea conductei ETL. Acesta tratează conducta de procesare a datelor ca pe un grafic direcționat care ajută la agregarea datelor, filtrare, auditare, comparații și conversie.

Ca instrument Python ETL, Bubbles vă permite să faceți datele mai versatile, astfel încât să poată fi utilizate pentru a conduce analize în mai multe cazuri de utilizare departamentale.

Cadrul de date Bubbles tratează activele de date ca obiecte, inclusiv date CSV către obiecte SQL, iteratoare Python și chiar obiecte API de rețele sociale. Vă puteți baza pe ea pentru a evolua pe măsură ce învață despre seturi de date abstracte, necunoscute și diverse medii/tehnologii de date.

Metl sau Mito-ETL este o platformă de dezvoltare Python ETL cu proliferare rapidă, utilizată pentru a dezvolta componente de cod personalizate. Aceste componente de cod pot varia de la integrări de date RDBMS, integrări de date cu fișiere plate, integrări de date bazate pe API/Service și integrări de date Pub/Sub (pe bază de coadă).

Legate de: Cum să utilizați programarea orientată pe obiecte în Python

Metl facilitează crearea de soluții low-code, bazate pe Python, pentru membrii non-tehnici ai organizației dumneavoastră. Acest instrument încarcă diverse forme de date și generează soluții stabile pentru mai multe cazuri de utilizare a logisticii de date.

Apache Spark este un instrument excelent ETL pentru automatizarea bazată pe Python pentru persoanele și întreprinderile care lucrează cu date în flux. Creșterea volumului de date este proporțională cu scalabilitatea afacerii, făcând automatizarea necesară și implacabilă cu Spark ETL.

Gestionarea datelor la nivel de pornire este ușoară; cu toate acestea, procesul este monoton, consumator de timp și predispus la erori manuale, mai ales atunci când afacerea dvs. se extinde.

Spark facilitează soluții instantanee pentru date JSON semi-structurate din surse disparate, deoarece convertește formularele de date în date compatibile cu SQL. În combinație cu arhitectura de date Snowflake, conducta Spark ETL funcționează ca o mână în mănușă.

Legate de: Cum să înveți Python gratuit

Petl este un motor de procesare a fluxului ideal pentru gestionarea datelor de calitate mixtă. Acest instrument Python ETL îi ajută pe analiștii de date cu puțină sau deloc experiență anterioară de codare să analizeze rapid seturile de date stocate în CSV, XML, JSON și multe alte formate de date. Puteți sorta, alătura și agrega transformările cu un efort minim.

Din păcate, Petl nu vă poate ajuta cu seturi de date complexe, categorice. Cu toate acestea, este unul dintre cele mai bune instrumente bazate pe Python pentru a structura și accelera componentele codului pipeline ETL.

Riko este un înlocuitor potrivit pentru Yahoo Pipes. Continuă să fie ideal pentru startup-urile care posedă o expertiză tehnologică scăzută.

Este o bibliotecă de pipeline ETL creată de Python, concepută în primul rând pentru a aborda fluxurile de date nestructurate. Riko se mândrește cu API-uri sincrone-asincrone, o amprentă redusă a procesorului și suport nativ RSS/Atom.

Riko permite echipelor să efectueze operațiuni în execuție paralelă. Motorul de procesare a fluxului al platformei vă ajută să executați fluxuri RSS constând din texte audio și blog. Este capabil chiar să analizeze seturi de date de fișiere CSV/XML/JSON/HTML, care sunt o parte integrantă a inteligenței de afaceri.

Luigi este un instrument de cadru Python ETL ușor, care funcționează bine, care acceptă vizualizarea datelor, Integrarea CLI, gestionarea fluxului de date, monitorizarea succesului/eșecului sarcinilor ETL și dependenței rezoluţie.

Acest instrument cu mai multe fațete urmează o abordare simplă bazată pe sarcini și ținte, în care fiecare țintă ține echipa ta prin următoarea sarcină și o execută automat.

Pentru un instrument ETL open-source, Luigi se ocupă eficient de probleme complexe bazate pe date. Instrumentul găsește aprobarea de la serviciul de muzică la cerere Spotify pentru agregarea și partajarea recomandărilor săptămânale ale listelor de redare muzicale către utilizatori.

Airflow a adunat o legiune constantă de patroni printre întreprinderi și ingineri de date veterani ca instrument de configurare și întreținere a conductei de date.

Airflow WebUI vă ajută să programați automatizarea, să gestionați fluxurile de lucru și să le executați prin CLI-ul inerent. Setul de instrumente open-source vă poate ajuta să automatizați operațiunile de date, să vă organizați conductele ETL pentru o orchestrare eficientă și să le gestionați folosind grafice acrilice direcționate (DAG).

Instrumentul premium este o ofertă gratuită de la atotputernicul Apache. Este cea mai bună armă din arsenalul tău pentru o integrare ușoară cu cadrul ETL existent.

Bonobo este un instrument open-source, bazat pe Python, pentru implementarea conductei ETL și extragerea datelor. Puteți utiliza CLI pentru a extrage date din SQL, CSV, JSON, XML și multe alte surse.

Bonobo abordează schemele de date semi-structurate. Specialitatea sa constă în utilizarea Containerelor Docker pentru executarea joburilor ETL. Cu toate acestea, adevăratul său USP constă în extensia sa SQLAlchemy și în procesarea paralelă a sursei de date.

Pandas este o bibliotecă de procesare batch ETL cu structuri de date și instrumente de analiză scrise de Python.

Pandas de la Python accelerează procesarea datelor nestructurate/semi-structurate. Bibliotecile sunt utilizate pentru sarcini ETL de intensitate scăzută, inclusiv curățarea datelor și lucrul cu seturi de date structurate mici post-transformare din seturi semi sau nestructurate.

Nu există un instrument ETL potrivit pentru toate. Indivizii și companiile trebuie să țină cont de calitatea datelor, structura, constrângerile de timp și disponibilitatea competențelor înainte de a-și alege instrumentele.

Fiecare dintre instrumentele enumerate mai sus vă poate ajuta în mare măsură să vă îndepliniți obiectivele ETL.

5 biblioteci pentru știința datelor pentru Python pe care fiecare cercetător de date ar trebui să le folosească

Doriți să modelați date și să creați vizualizări în Python? Veți avea nevoie de aceste biblioteci de știință a datelor.

Citiți în continuare

Despre autor