9 najboljših orodij Python ETL, ki poskrbijo za vaše potrebe po podatkih

Podatki so bistvo poslovne inteligence in leto 2022 ne bo izjema od tega pravila. Python se je pojavil kot prednostno orodje za programiranje in analitiko podatkov. Poleg tega okvir Python ETL podpira cevovode podatkov in s tem uravnoveša številne podsektorje, ki so med drugim namenjeni združevanju podatkov, prepiranju, analitiki.

Če poznate funkcije Pythona in njegovo uporabo pri pospeševanju ETL, lahko razumete, kako lahko analitiku podatkov olajša delo.

Kaj je ETL?

ETL pomeni izvleči, naloži in preobrazi. To je zaporeden proces pridobivanja informacij iz več virov podatkov, preoblikovanja v skladu z zahtevami in nalaganja na končni cilj. Ti cilji so lahko od skladišča za shranjevanje, orodja BI, podatkovnega skladišča in še veliko več.

Povezano: Najboljši programski jeziki za razvoj umetne inteligence

Cevovod ETL zbira podatke iz procesov znotraj podjetja, zunanjih odjemalskih sistemov, prodajalcev in mnogih drugih povezanih virov podatkov. Zbrani podatki se filtrirajo, preoblikujejo in pretvorijo v berljivo obliko, preden se uporabijo za analitiko.

Okvir Python ETL že dolgo služi kot eden najbolj primernih jezikov za izvajanje kompleksnih matematičnih in analitičnih programov.

Zato ni presenetljivo, da sta Pythonova bogata knjižnica in dokumentacija odgovorni za rojstvo nekaterih najučinkovitejših orodij ETL na današnjem trgu.

Trg je preplavljen z orodji ETL, od katerih vsako ponuja končnemu uporabniku drugačen nabor funkcionalnosti. Vendar pa naslednji seznam zajema nekaj najboljših orodij Python ETL, ki vam bodo olajšala in olajšala življenje.

Bubbles je okvir Python ETL, ki se uporablja za obdelavo podatkov in vzdrževanje cevovoda ETL. Cev za obdelavo podatkov obravnava kot usmerjen graf, ki pomaga pri združevanju podatkov, filtriranju, revidiranju, primerjavah in pretvorbi.

Kot orodje Python ETL vam Bubbles omogoča, da naredite podatke bolj vsestranske, tako da jih je mogoče uporabiti za vodenje analitike v več primerih uporabe oddelkov.

Podatkovni okvir Bubbles obravnava podatkovna sredstva kot predmete, vključno s podatki CSV za predmete SQL, iteratorje Python in celo objekte API socialnih medijev. Lahko računate, da se bo razvijal, ko spoznava abstraktne, neznane nabore podatkov in raznolika podatkovna okolja/tehnologije.

Metl ali Mito-ETL je hitro rastoča razvojna platforma Python ETL, ki se uporablja za razvoj komponent kode po meri. Te komponente kode se lahko gibljejo od integracij podatkov RDBMS, integracij podatkov ravnih datotek, integracij podatkov, ki temeljijo na API-ju/storitve, in integracij podatkov Pub/Sub (na podlagi čakalne vrste).

Povezano: Kako uporabljati objektno usmerjeno programiranje v Pythonu

Metl olajša netehničnim članom vaše organizacije ustvarjanje pravočasnih rešitev z nizko kodo, ki temeljijo na Pythonu. To orodje nalaga različne oblike podatkov in ustvarja stabilne rešitve za več primerov uporabe podatkovne logistike.

Apache Spark je odlično orodje ETL za avtomatizacijo, ki temelji na Pythonu, za ljudi in podjetja, ki delajo s pretočnimi podatki. Rast količine podatkov je sorazmerna s poslovno razširljivostjo, zaradi česar je avtomatizacija potrebna in neizprosna s Spark ETL.

Upravljanje podatkov na ravni zagona je enostavno; kljub temu je postopek monoton, dolgotrajen in nagnjen k ročnim napakam, zlasti ko se vaše podjetje širi.

Spark omogoča takojšnje rešitve za delno strukturirane podatke JSON iz različnih virov, saj pretvori obrazce podatkov v podatke, združljive s SQL. V povezavi s podatkovno arhitekturo Snowflake cevovod Spark ETL deluje kot roka v rokavici.

Povezano: Kako se naučiti Python brezplačno

Petl je motor za obdelavo tokov, idealen za obdelavo podatkov mešane kakovosti. To orodje Python ETL pomaga analitikom podatkov z malo ali brez predhodnih izkušenj s kodiranjem, da hitro analizirajo nabore podatkov, shranjene v CSV, XML, JSON in številnih drugih oblikah podatkov. Preobrazbe lahko razvrstite, pridružite in združite z minimalnim naporom.

Petl vam žal ne more pomagati s kompleksnimi, kategoričnimi nizi podatkov. Kljub temu je eno najboljših orodij, ki jih poganja Python, za strukturiranje in pospešitev komponent kode cevovoda ETL.

Riko je primerna zamenjava za Yahoo Pipes. Še vedno je idealen za startupe z nizkim tehnološkim znanjem.

Je knjižnica cevovoda ETL, izdelana v Pythonu, zasnovana predvsem za obravnavanje nestrukturiranih podatkovnih tokov. Riko se ponaša s sinhrono-asinhronimi API-ji, majhnim procesorskim odtisom in izvorno podporo RSS/Atom.

Riko dovoljuje ekipam, da izvajajo operacije vzporedno. Mehanizem za obdelavo tokov platforme vam pomaga izvajati vire RSS, sestavljene iz zvočnih besedil in besedil blogov. Zmožen je celo razčleniti nabore podatkov datotek CSV/XML/JSON/HTML, ki so sestavni del poslovne inteligence.

Luigi je lahko, dobro delujoče orodje Python ETL, ki podpira vizualizacijo podatkov, Integracija CLI, upravljanje delovnega toka podatkov, spremljanje uspeha/neuspeha nalog ETL in odvisnost resolucija.

To večplastno orodje sledi preprosti nalogi in pristopu, ki temelji na ciljih, kjer vsak cilj drži vašo ekipo skozi naslednjo nalogo in jo samodejno izvede.

Za odprtokodno orodje ETL Luigi učinkovito obravnava kompleksne težave, ki jih vodijo podatki. Orodje najde podporo glasbene storitve Spotify na zahtevo za združevanje in skupno rabo tedenskih priporočil za seznam predvajanja glasbe uporabnikom.

Airflow je kot orodje za nastavitev in vzdrževanje podatkovnega cevovoda pridobil stalno legijo pokroviteljev med podjetji in veteranskimi podatkovnimi inženirji.

Airflow WebUI pomaga načrtovati avtomatizacijo, upravljati poteke dela in jih izvajati prek prirojenega CLI. Odprtokodni komplet orodij vam lahko pomaga pri avtomatizaciji podatkovnih operacij, organiziranju vaših ETL cevovodov za učinkovito orkestracijo in jih upravljate z uporabo usmerjenih akrilnih grafov (DAG).

Vrhunsko orodje je brezplačna ponudba vsemogočnega Apača. To je najboljše orožje v vašem arzenalu za enostavno integracijo z vašim obstoječim okvirom ETL.

Bonobo je odprtokodno orodje za uvajanje in ekstrakcijo podatkov ETL, ki temelji na Pythonu. Njegov CLI lahko uporabite za pridobivanje podatkov iz SQL, CSV, JSON, XML in mnogih drugih virov.

Bonobo se ukvarja s polstrukturiranimi podatkovnimi shemami. Njegova posebnost je uporaba kontejnerjev Docker za izvajanje ETL opravil. Vendar je njegov pravi USP v razširitvi SQLAlchemy in vzporedni obdelavi vira podatkov.

Pandas je knjižnica za paketno obdelavo ETL s Pythonom napisanimi podatkovnimi strukturami in orodji za analizo.

Pythonove Pande pospešujejo obdelavo nestrukturiranih/polstrukturiranih podatkov. Knjižnice se uporabljajo za nizkointenzivne naloge ETL, vključno s čiščenjem podatkov in delom z majhnimi strukturiranimi nizi podatkov po preoblikovanju iz pol ali nestrukturiranih nizov.

Ni pravega orodja ETL, ki bi ustrezalo vsem. Posamezniki in podjetja morajo upoštevati kakovost svojih podatkov, strukturo, časovne omejitve in razpoložljivost spretnosti, preden ročno izberejo svoja orodja.

Vsako od zgoraj naštetih orodij vam lahko zelo pomaga pri doseganju ciljev ETL.

5 knjižnic podatkovnih znanosti za Python, ki bi jih moral uporabljati vsak podatkovni znanstvenik

Želite modelirati podatke in ustvariti vizualizacije s Pythonom? Potrebovali boste te knjižnice podatkovnih znanosti.

Preberite Naprej

O avtorju