9 najlepszych narzędzi ETL Pythona, które zaspokoją Twoje potrzeby w zakresie danych

Dane stanowią sedno wywiadu biznesowego, a rok 2022 nie będzie wyjątkiem od tej reguły. Python stał się preferowanym narzędziem do programowania i analizy danych. Ponadto framework Python ETL obsługuje potoki danych, równoważąc w ten sposób wiele podsektorów poświęconych między innymi agregacji danych, sporom i analityce.

Znając funkcjonalności Pythona i jego zastosowanie w ułatwianiu ETL, możesz przyswoić sobie, w jaki sposób może on ułatwić pracę analityka danych.

Co to jest ETL?

ETL to skrót od Extract, Load i Transform. Jest to sekwencyjny proces wyodrębniania informacji z wielu źródeł danych, przekształcania ich zgodnie z wymaganiami i ładowania ich do miejsca docelowego. Te miejsca docelowe mogą być repozytorium pamięci masowej, narzędziem BI, hurtownią danych i wieloma innymi.

Związane z: Najlepsze języki programowania do rozwoju AI

Potok ETL gromadzi dane z procesów wewnątrzfirmowych, zewnętrznych systemów klienckich, dostawców i wielu innych połączonych źródeł danych. Zebrane dane są filtrowane, przekształcane i konwertowane do czytelnego formatu, zanim zostaną użyte do analizy.

Framework Python ETL od dawna służy jako jeden z najlepiej przystosowanych języków do prowadzenia złożonych programów matematycznych i analitycznych.

Dlatego nie dziwi fakt, że pełna biblioteka i dokumentacja Pythona są odpowiedzialne za narodziny jednych z najbardziej wydajnych narzędzi ETL dostępnych obecnie na rynku.

Rynek jest zalewany narzędziami ETL, z których każde oferuje użytkownikowi końcowemu inny zestaw funkcjonalności. Jednak poniższa lista zawiera niektóre z najlepszych narzędzi ETL Pythona, które ułatwiają i usprawniają życie.

Bubbles to framework ETL Pythona używany do przetwarzania danych i utrzymywania potoku ETL. Traktuje potok przetwarzania danych jako ukierunkowany wykres, który pomaga w agregacji danych, filtrowaniu, inspekcjach, porównaniach i konwersji.

Jako narzędzie ETL języka Python, Bubbles umożliwia tworzenie bardziej wszechstronnych danych, dzięki czemu można je wykorzystać do prowadzenia analiz w wielu wydziałowych przypadkach użycia.

Framework danych Bubbles traktuje zasoby danych jako obiekty, w tym dane CSV do obiektów SQL, iteratory Pythona, a nawet obiekty interfejsu API mediów społecznościowych. Możesz liczyć na to, że będzie ewoluować w miarę poznawania abstrakcyjnych, nieznanych zbiorów danych i różnorodnych środowisk/technologii danych.

Metl lub Mito-ETL to szybko rozpowszechniająca się platforma programistyczna ETL w języku Python, używana do tworzenia komponentów kodu na zamówienie. Te komponenty kodu mogą obejmować integracje danych RDBMS, integracje danych plików płaskich, integracje danych oparte na interfejsach API/usługach oraz integracje danych Pub/Sub (oparte na kolejce).

Związane z: Jak korzystać z programowania obiektowego w Pythonie?

Metl ułatwia nietechnicznym członkom Twojej organizacji tworzenie terminowych, opartych na języku Python, niskokodowych rozwiązań. To narzędzie ładuje różne formularze danych i generuje stabilne rozwiązania dla wielu przypadków użycia w logistyce danych.

Apache Spark to doskonałe narzędzie ETL do automatyzacji opartej na języku Python dla osób i przedsiębiorstw, które pracują z danymi przesyłanymi strumieniowo. Wzrost ilości danych jest proporcjonalny do skalowalności biznesowej, co sprawia, że ​​automatyzacja jest konieczna i bezwzględna dzięki Spark ETL.

Zarządzanie danymi na poziomie uruchamiania jest łatwe; niemniej jednak proces ten jest monotonny, czasochłonny i podatny na błędy manualne, zwłaszcza gdy Twoja firma się rozwija.

Spark ułatwia natychmiastowe rozwiązania dla częściowo ustrukturyzowanych danych JSON z różnych źródeł, ponieważ konwertuje formularze danych na dane zgodne z SQL. W połączeniu z architekturą danych Snowflake potok Spark ETL działa jak ręka w rękę.

Związane z: Jak uczyć się Pythona za darmo?

Petl to silnik przetwarzania strumieniowego, idealny do obsługi danych o mieszanej jakości. To narzędzie ETL w języku Python pomaga analitykom danych, którzy mają niewielkie doświadczenie w kodowaniu lub nie mają żadnego doświadczenia w kodowaniu, w szybkim analizowaniu zestawów danych przechowywanych w formatach CSV, XML, JSON i wielu innych. Możesz sortować, łączyć i agregować przekształcenia przy minimalnym wysiłku.

Niestety Petl nie może pomóc w przypadku złożonych, kategorycznych zestawów danych. Niemniej jednak jest to jedno z najlepszych narzędzi opartych na Pythonie do strukturyzowania i przyspieszania komponentów kodu potoku ETL.

Riko jest trafnym zamiennikiem Yahoo Pipes. Nadal jest idealnym rozwiązaniem dla startupów o niskim poziomie wiedzy technologicznej.

Jest to stworzona w Pythonie biblioteka potoku ETL, zaprojektowana głównie do obsługi nieustrukturyzowanych strumieni danych. Riko może pochwalić się synchroniczno-asynchronicznymi interfejsami API, niewielkim rozmiarem procesora i natywną obsługą RSS/Atom.

Riko pozwala zespołom na prowadzenie operacji w równoległym wykonaniu. Silnik przetwarzania strumieniowego platformy pomaga w uruchamianiu kanałów RSS składających się z audio i tekstów na blogu. Jest nawet w stanie analizować zestawy danych plików CSV/XML/JSON/HTML, które są integralną częścią analizy biznesowej.

Luigi to lekki, dobrze działający framework Python ETL, który obsługuje wizualizację danych, Integracja z interfejsem CLI, zarządzanie przepływem danych, monitorowanie powodzenia/porażki zadań ETL oraz zależność Rezolucja.

To wieloaspektowe narzędzie jest zgodne z prostym zadaniem i podejściem opartym na celach, w którym każdy cel prowadzi zespół przez kolejne zadanie i wykonuje je automatycznie.

W przypadku narzędzia ETL typu open source Luigi skutecznie radzi sobie ze złożonymi problemami związanymi z danymi. Narzędzie znajduje poparcie od serwisu muzycznego Spotify na żądanie do agregowania i udostępniania użytkownikom cotygodniowych rekomendacji playlist muzycznych.

Airflow zyskał sobie stałą rzeszę klientów wśród przedsiębiorstw i doświadczonych inżynierów danych jako narzędzie do konfiguracji i konserwacji potoku danych.

Airflow WebUI pomaga planować automatyzację, zarządzać przepływami pracy i wykonywać je za pomocą wbudowanego interfejsu CLI. Zestaw narzędzi typu open source może pomóc zautomatyzować operacje na danych, zorganizować potoki ETL w celu wydajnej orkiestracji i zarządzać nimi za pomocą Directed Acrylic Graphs (DAG).

Narzędzie premium to bezpłatna oferta wszechmocnego Apacza. To najlepsza broń w Twoim arsenale do łatwej integracji z istniejącą platformą ETL.

Bonobo to otwarte, oparte na Pythonie narzędzie do wdrażania potoku ETL i ekstrakcji danych. Możesz wykorzystać jego interfejs CLI do wyodrębnienia danych z SQL, CSV, JSON, XML i wielu innych źródeł.

Bonobo zajmuje się częściowo ustrukturyzowanymi schematami danych. Jej specjalność polega na wykorzystaniu kontenerów Docker do wykonywania zadań ETL. Jednak jego prawdziwa USP polega na rozszerzeniu SQLAlchemy i równoległym przetwarzaniu źródeł danych.

Pandas to biblioteka przetwarzania wsadowego ETL z napisanymi w Pythonie strukturami danych i narzędziami do analizy.

Pandas Pythona przyspieszają przetwarzanie danych nieustrukturyzowanych/częściowo ustrukturyzowanych. Biblioteki są używane do zadań ETL o niskiej intensywności, w tym do czyszczenia danych i pracy z małymi ustrukturyzowanymi zestawami danych po transformacji z zestawów częściowo lub nieustrukturyzowanych.

Nie ma odpowiedniego uniwersalnego narzędzia ETL. Osoby fizyczne i firmy muszą wziąć pod uwagę jakość danych, strukturę, ograniczenia czasowe i dostępność umiejętności przed ręcznym doborem narzędzi.

Każde z wymienionych powyżej narzędzi może znacznie pomóc w osiągnięciu celów ETL.

5 bibliotek Data Science dla Pythona, których powinien używać każdy analityk danych

Chcesz modelować dane i tworzyć wizualizacje w Pythonie? Będziesz potrzebować tych bibliotek nauki o danych.

Czytaj dalej

O autorze