Топ 9 ETL инструмента на Python, които да се погрижат за вашите нужди от данни

Данните са в основата на бизнес разузнаването и 2022 г. няма да бъде изключение от това правило. Python се очертава като предпочитан инструмент за програмиране и анализ на данни. Освен това, Python ETL рамката поддържа тръбопроводи за данни, като по този начин балансира множество подсектори, посветени на агрегиране на данни, спорове, анализи, наред с други.

Познавайки функционалностите на Python и използването му при улесняване на ETL, можете да усвоите как може да улесни работата на анализатора на данни.

Какво е ETL?

ETL означава извличане, зареждане и трансформиране. Това е последователен процес на извличане на информация от множество източници на данни, трансформирането й според изискванията и зареждането й до крайната й дестинация. Тези дестинации могат да варират от хранилище за съхранение, BI инструмент, склад за данни и много други.

Свързани: Най-добрите езици за програмиране за разработка на AI

ETL тръбопроводът събира данни от вътрешно-бизнес процеси, външни клиентски системи, доставчици и много други свързани източници на данни. Събраните данни се филтрират, трансформират и преобразуват в четлив формат, преди да бъдат използвани за анализ.

Python ETL рамката отдавна служи като един от най-подходящите езици за провеждане на сложни математически и аналитични програми.

Следователно не е изненада, че пълната библиотека и документация на Python са отговорни за раждането на някои от най-ефективните ETL инструменти на пазара днес.

Пазарът е наводнен с ETL инструменти, всеки от които предлага различен набор от функционалности на крайния потребител. Въпреки това, следващият списък обхваща някои от най-добрите инструменти на Python ETL, за да направи живота ви по-лесен и гладък.

Bubbles е Python ETL рамка, използвана за обработка на данни и поддържане на ETL конвейера. Той третира тръбопровода за обработка на данни като насочена графика, която подпомага агрегирането, филтрирането, одитирането, сравненията и преобразуването на данни.

Като инструмент на Python ETL, Bubbles ви позволява да направите данните по-гъвкави, така че да могат да се използват за управление на анализи в множество случаи на използване на отдели.

Рамката за данни Bubbles третира активите с данни като обекти, включително CSV данни към SQL обекти, итератори на Python и дори обекти на API за социални медии. Можете да разчитате на него да се развива, докато научава за абстрактни, неизвестни набори от данни и разнообразни среди/технологии от данни.

Metl или Mito-ETL е бързо разпространяваща се платформа за разработка на Python ETL, използвана за разработване на компоненти на код по поръчка. Тези кодови компоненти могат да варират от интеграции на данни на RDBMS, интеграции на данни с плоски файлове, интеграции на данни, базирани на API/Service, и интеграции на данни на Pub/Sub (базирани на опашка).

Свързани: Как да използвате обектно-ориентирано програмиране в Python

Metl улеснява нетехническите членове на вашата организация да създават навременни, базирани на Python, решения с нисък код. Този инструмент зарежда различни форми на данни и генерира стабилни решения за множество случаи на използване на логистика на данни.

Apache Spark е отличен ETL инструмент за Python-базирана автоматизация за хора и предприятия, които работят с поточни данни. Растежът на обема на данни е пропорционален на мащабируемостта на бизнеса, което прави автоматизацията необходима и безмилостна със Spark ETL.

Управлението на данните на ниво стартиране е лесно; въпреки това процесът е монотонен, отнема много време и е склонен към ръчни грешки, особено когато бизнесът ви се разширява.

Spark улеснява мигновени решения за полуструктурирани JSON данни от различни източници, тъй като преобразува формите на данни в SQL-съвместими данни. Във връзка с архитектурата на данните на Snowflake, тръбопроводът Spark ETL работи като ръка в ръкавица.

Свързани: Как да научите Python безплатно

Petl е машина за обработка на потоци, идеална за работа с данни със смесено качество. Този инструмент на Python ETL помага на анализаторите на данни с малко или никакъв предишен опит в кодирането бързо да анализират набори от данни, съхранявани в CSV, XML, JSON и много други формати на данни. Можете да сортирате, присъединявате и агрегирате трансформациите с минимални усилия.

За съжаление Petl не може да ви помогне със сложни, категорични набори от данни. Независимо от това, това е един от най-добрите, управлявани от Python инструменти за структуриране и ускоряване на компонентите на кода на ETL конвейера.

Riko е подходящ заместител на Yahoo Pipes. Той продължава да бъде идеален за стартиращи фирми, притежаващи нисък технологичен опит.

Това е създадена от Python ETL тръбопроводна библиотека, предназначена основно за адресиране на неструктурирани потоци от данни. Riko може да се похвали със синхронно-асинхронни API, малък процесор и поддръжка на RSS/Atom.

Riko позволява на екипите да провеждат операции в паралелно изпълнение. Машината за обработка на потоци на платформата ви помага да изпълнявате RSS емисии, състоящи се от аудио и блог текстове. Той дори е в състояние да анализира CSV/XML/JSON/HTML файлови набори от данни, които са неразделна част от бизнес разузнаването.

Luigi е лек, добре функциониращ инструмент за Python ETL, който поддържа визуализация на данни, Интеграция с CLI, управление на работния поток от данни, мониторинг на успеха/неуспеха на ETL задачи и зависимост резолюция.

Този многостранен инструмент следва ясна задача и ориентиран към целта подход, при който всяка цел държи екипа ви през следващата задача и я изпълнява автоматично.

За ETL инструмент с отворен код, Luigi ефективно се справя със сложни проблеми, управлявани от данни. Инструментът намира одобрение от музикалната услуга Spotify при поискване за обобщаване и споделяне на седмични препоръки за музикални плейлисти към потребителите.

Airflow събра постоянен легион от покровители сред предприятията и ветерани инженери по данни като инструмент за настройка и поддръжка на тръбопроводи за данни.

Airflow WebUI помага да планирате автоматизацията, да управлявате работните потоци и да ги изпълнявате чрез присъщия CLI. Инструментариумът с отворен код може да ви помогне да автоматизирате операциите с данни, да организирате вашите ETL тръбопроводи за ефективна оркестрация и да ги управлявате с помощта на насочени акрилни графики (DAG).

Първокласният инструмент е безплатно предложение от всемогъщия Apache. Това е най-доброто оръжие във вашия арсенал за лесна интеграция със съществуващата ви ETL рамка.

Bonobo е инструмент за внедряване и извличане на данни с отворен код, базиран на Python. Можете да използвате неговия CLI за извличане на данни от SQL, CSV, JSON, XML и много други източници.

Bonobo се занимава със схеми на полуструктурирани данни. Неговата специалност се крие в използването на Docker контейнери за изпълнение на ETL задачи. Въпреки това, неговият истински USP се крие в неговото разширение SQLAlchemy и паралелна обработка на източник на данни.

Pandas е библиотека за пакетна обработка на ETL с написани на Python структури от данни и инструменти за анализ.

Pandas на Python ускорява обработката на неструктурирани/полуструктурирани данни. Библиотеките се използват за ETL задачи с ниска интензивност, включително почистване на данни и работа с малки структурирани набори от данни след трансформация от полу- или неструктурирани набори.

Няма правилен универсален инструмент за ETL. Физическите лица и фирмите трябва да вземат предвид качеството на данните, структурата, времевите ограничения и наличността на умения, преди да изберат ръчно своите инструменти.

Всеки от изброените по-горе инструменти може да измине дълъг път, за да ви помогне да постигнете вашите ETL цели.

5 библиотеки за наука за данни за Python, които всеки специалист по данни трябва да използва

Искате ли да моделирате данни и да създавате визуализации с Python? Ще ви трябват тези библиотеки за наука за данни.

Прочетете Следващото

За автора