נתונים מהווים את עיקר הבינה העסקית, ושנת 2022 לא תהיה יוצאת דופן לכלל זה. Python התגלה ככלי המועדף לתכנות וניתוח נתונים. בנוסף, המסגרת של Python ETL תומכת בצנרת נתונים, ובכך מאזנת בין תתי-מגזרים רבים המוקדשים לצבירה של נתונים, התלבטויות, ניתוחים, בין היתר.
הכרת הפונקציונליות של Python והשימוש בה בהנחיית ETL, תוכל להטמיע כיצד היא יכולה להקל על עבודתו של מנתח נתונים.
מה זה ETL?
ETL ראשי תיבות של Extract, Load, and Transform. זהו תהליך רציף של חילוץ מידע ממקורות נתונים מרובים, הפיכתו בהתאם לדרישות וטעינתו ליעדו הסופי. יעדים אלה יכולים לנוע בין מאגר אחסון, כלי BI, מחסן נתונים ורבים נוספים.
קָשׁוּר: שפות התכנות הטובות ביותר לפיתוח AI
צינור ה-ETL אוסף נתונים מתהליכים פנים-עסקיים, מערכות לקוח חיצוניות, ספקים ומקורות נתונים רבים אחרים מחוברים. הנתונים שנאספו עוברים סינון, טרנספורמציה ומומרים לפורמט קריא, לפני השימוש לניתוח.
מסגרת Python ETL שימשה זמן רב כאחת השפות המתאימות ביותר לביצוע תוכניות מתמטיות ואנליטיות מורכבות.
לפיכך, אין זה מפתיע שהספרייה והתיעוד המלאים של Python אחראים להולדת כמה מכלי ה-ETL היעילים ביותר בשוק כיום.
השוק מוצף בכלי ETL, שכל אחד מהם מציע סט אחר של פונקציונליות למשתמש הקצה. עם זאת, הרשימה הבאה מכסה כמה מכלי Python ETL הטובים ביותר כדי להפוך את חייך לקלים וחלקים יותר.
Bubbles היא מסגרת Python ETL המשמשת לעיבוד נתונים ותחזוקת צינור ה-ETL. הוא מתייחס לצינור עיבוד הנתונים כגרף מכוון המסייע בצבירה של נתונים, סינון, ביקורת, השוואות והמרה.
ככלי Python ETL, Bubbles מאפשר לך להפוך נתונים למגוון יותר, כך שניתן להשתמש בהם להנעת אנליטיקה במקרים של שימוש מחלקי מרובים.
מסגרת הנתונים של Bubbles מתייחסת לנכסי נתונים כאובייקטים, כולל נתוני CSV לאובייקטי SQL, איטרטורים של Python ואפילו אובייקטי API של מדיה חברתית. אתה יכול לסמוך על כך שהוא יתפתח תוך כדי למידה על מערכי נתונים מופשטים, לא ידועים, וסביבות/טכנולוגיות נתונים מגוונות.
Metl או Mito-ETL היא פלטפורמת פיתוח Python ETL המתפשטת במהירות המשמשת לפיתוח רכיבי קוד מותאמים אישית. רכיבי קוד אלו יכולים לנוע בין שילובי נתונים RDBMS, שילובי נתונים של קבצים שטוחים, שילובי נתונים מבוססי API/שירות ושילובי נתונים Pub/Sub (מבוסס תור).
קָשׁוּר: כיצד להשתמש בתכנות מונחה עצמים ב- Python
Metl מקל על חברים שאינם טכניים בארגון שלך ליצור פתרונות בזמן, מבוססי Python, דלי קוד. כלי זה טוען טפסי נתונים שונים ומייצר פתרונות יציבים עבור מקרי שימוש לוגיסטיים נתונים מרובים.
Apache Spark הוא כלי ETL מצוין לאוטומציה מבוססת Python עבור אנשים וארגונים שעובדים עם הזרמת נתונים. הגידול בנפח הנתונים הוא פרופורציונלי למדרגיות העסקית, מה שהופך אוטומציה נחוצה ובלתי פוסקת עם Spark ETL.
ניהול נתונים ברמת ההפעלה קל; עם זאת, התהליך מונוטוני, גוזל זמן ונוטה לשגיאות ידניות, במיוחד כאשר העסק שלך מתרחב.
Spark מאפשר פתרונות מיידיים לנתוני JSON מובנים למחצה ממקורות שונים, כאשר הוא ממיר טפסי נתונים לנתונים תואמי SQL. בשילוב עם ארכיטקטורת הנתונים של Snowflake, צינור Spark ETL פועל כמו יד בכפפה.
קָשׁוּר: כיצד ללמוד Python בחינם
Petl הוא מנוע עיבוד זרמים אידיאלי לטיפול בנתונים באיכות מעורבת. כלי Python ETL זה עוזר למנתחי נתונים ללא ניסיון קודם בקידוד לנתח במהירות מערכי נתונים המאוחסנים ב-CSV, XML, JSON ופורמטים רבים אחרים של נתונים. אתה יכול למיין, להצטרף ולצבור טרנספורמציות במינימום מאמץ.
למרבה הצער, Petl לא יכול לעזור לך עם מערכי נתונים מורכבים וקטגוריים. אף על פי כן, זהו אחד הכלים הטובים ביותר מונעי פייתון לבנייה ולזירוז רכיבי קוד צנרת של ETL.
Riko הוא תחליף הולם עבור Yahoo Pipes. זה ממשיך להיות אידיאלי עבור סטארטאפים בעלי מומחיות טכנולוגית נמוכה.
זוהי ספריית צינורות ETL המעוצבת בפיתון שנועדה בעיקר לתת מענה לזרמי נתונים לא מובנים. Riko מתגאה בממשקי API סינכרוניים-אסינכרוניים, טביעת רגל זעירה של מעבד ותמיכה מקורית ב-RSS/Atom.
ריקו מאפשרת לצוותים לבצע פעולות במקביל לביצוע. מנוע עיבוד הזרם של הפלטפורמה עוזר לך לבצע הזנות RSS המורכבות מטקסטים של אודיו ובלוג. זה אפילו מסוגל לנתח מערכי נתונים של קבצי CSV/XML/JSON/HTML, שהם חלק בלתי נפרד מהבינה העסקית.
לואיג'י הוא כלי מסגרת Python ETL קל משקל ומתפקד היטב התומך בהדמיית נתונים, אינטגרציה של CLI, ניהול זרימת עבודה של נתונים, ניטור הצלחה/כשל של משימות ETL ותלות פתרון הבעיה.
כלי רב-פנים זה עוקב אחר משימה פשוטה וגישה מבוססת יעדים, כאשר כל יעד מחזיק את הצוות שלך במשימה הבאה ומבצע אותה באופן אוטומטי.
עבור כלי ETL בקוד פתוח, Luigi מטפל ביעילות בבעיות מורכבות מונעות נתונים. הכלי מוצא תמיכה משירות המוזיקה לפי דרישה Spotify לצבירה ושיתוף של המלצות שבועיות על רשימות השמעה של מוזיקה למשתמשים.
Airflow צברה גדוד קבוע של פטרונים בקרב ארגונים ומהנדסי נתונים ותיקים ככלי הקמה ותחזוקה של צנרת הנתונים.
ה-Airflow WebUI עוזר לתזמן אוטומציה, לנהל זרימות עבודה ולבצע אותן באמצעות ה-CLI המובנה. ערכת הכלים בקוד פתוח יכולה לעזור לך להפוך את פעולות הנתונים לאוטומטיות, לארגן את צינורות ה-ETL שלך לתזמור יעיל ולנהל אותם באמצעות גרפים אקריליים מכוונים (DAGs).
כלי הפרימיום הוא הצעה בחינם מהאפאצ'י הכל יכול. זה הנשק הטוב ביותר בארסנל שלך לשילוב קל עם מסגרת ה-ETL הקיימת שלך.
Bonobo הוא כלי פריסת צינורות ETL וחילוץ נתונים בקוד פתוח, מבוסס Python. אתה יכול למנף את ה-CLI שלו כדי לחלץ נתונים מ-SQL, CSV, JSON, XML ומקורות רבים אחרים.
בונובו מתמודד עם סכימות נתונים מובנות למחצה. המומחיות שלה טמונה בשימוש שלה ב-Docker Containers לביצוע עבודות ETL. עם זאת, ה-USP האמיתי שלו טמון בהרחבת SQLAlchemy ועיבוד מקור נתונים מקביל.
Pandas היא ספריית עיבוד אצווה ETL עם מבני נתונים וכלי ניתוח שנכתבו ב-Python.
ה-Pandas של Python מזרזות עיבוד של נתונים לא מובנים/מובנים למחצה. הספריות משמשות למשימות ETL בעצימות נמוכה, כולל ניקוי נתונים ועבודה עם מערכי נתונים מובנים קטנים לאחר טרנספורמציה מסטים למחצה או לא מובנים.
אין כלי ETL מתאים לכל אחד. אנשים ועסקים צריכים לקחת בחשבון את איכות הנתונים, המבנה, מגבלות הזמן וזמינות המיומנויות שלהם לפני בחירת הכלים שלהם.
כל אחד מהכלים המפורטים לעיל יכול לעזור לך לעמוד ביעדי ה-ETL שלך.
רוצה לעצב נתונים וליצור הדמיות ב-Python? תזדקק לספריות מדעי הנתונים האלה.
קרא הבא
- תִכנוּת
- פִּיתוֹן
- כלי תכנות
לגאורב סיאל ניסיון של שנתיים בכתיבה, כתיבה עבור שורה של חברות שיווק דיגיטלי ומסמכי מחזור חיים של תוכנה.
הירשם לניוזלטר שלנו
הצטרף לניוזלטר שלנו לקבלת טיפים טכניים, ביקורות, ספרים אלקטרוניים בחינם ומבצעים בלעדיים!
לחץ כאן כדי להירשם
