Das Erstellen von ETL-Pipelines kann sich sehr so ​​anfühlen, als wäre man der Auserwählte – Sie verschieben Daten von Punkt A nach Punkt B, verwandeln sie in etwas Nützliches und um sicherzustellen, dass alles reibungslos funktioniert. Python steht Ihnen mit einer Armee von Bibliotheken zur Seite, die Ihnen die Arbeit erleichtern – so als hätten Sie die Macht auf Ihrer Seite ?️. In diesem Leitfaden schauen wir uns einige der besten Python-Bibliotheken an, die Ihnen helfen werden, den ETL-Krieg zu gewinnen. ?

1. Extrahieren: Daten aus der Quelle abrufen

Wenn es um die Datenextraktion geht, benötigen Sie die richtigen Tools, um Daten aus verschiedenen Quellen abzurufen – Datenbanken, APIs, Dateien. Hier beginnt der Spaß (Stichwort Obi-Wan-Stimme). Hier sind die Bibliotheken, zu denen Sie die benötigten Daten abrufen können.

SQLAlchemy

Beim Extrahieren von Daten aus Datenbanken ist SQLAlchemy Ihr treues Lichtschwert. Es ist leistungsstark und verarbeitet mehrere Datenbanktypen, ohne ins Schwitzen zu geraten.

• Vorteile:
  • Unterstützt eine Vielzahl von Datenbanken (PostgreSQL, MySQL, SQLite usw.)
  • Sie können problemlos zwischen Datenbanken wechseln
• Beispiel:

  from sqlalchemy import create_engine

  engine = create_engine('postgresql://user:password@localhost/dbname')
  connection = engine.connect()
  result = connection.execute("SELECT * FROM jedi_order")

Pandas

Pandas ist Ihr Schweizer Taschenmesser ?️, wenn es um den Umgang mit Daten in CSV, Excel, JSON oder sogar SQL geht. Es ist schnell und einfach zu verwenden und eignet sich perfekt zum Extrahieren von Daten aus Dateien.

• Vorteile:
  • Kann Daten aus verschiedenen Dateiformaten mit einer einzigen Codezeile laden
  • Großartige Leistung für In-Memory-Daten
• Beispiel:

  import pandas as pd

  data = pd.read_csv('rebels_data.csv')

Anfragen

Für den Umgang mit REST-APIs ist Requests wie R2-D2 – es ist zuverlässig, einfach und liefert Ihnen die Daten, die Sie brauchen, egal was passiert.

• Vorteile:
  • Macht HTTP-Anfragen ganz einfach
  • Verwaltet API-Authentifizierung, Header usw.
• Beispiel:

  import requests

  response = requests.get('https://api.example.com/data')
  data = response.json()

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2. Transformation: Die Daten gestalten

Nachdem Sie die Daten extrahiert haben, ist es an der Zeit, sie in etwas Brauchbares umzuwandeln. Diese Phase ist so, als würde man rohes Mithril nehmen und es zu einer Rüstung schmieden ?️. Lassen Sie uns in einige fantastische Bibliotheken zur Transformation eintauchen.

Pandas

Pandas ist wieder einmal praktisch für die Transformation Ihrer Daten. Ob es um Reinigung, Filterung oder Aggregation geht, es schützt Sie wie ein Mantel der Unsichtbarkeit.

• Vorteile:
  Tonnenweise integrierte Funktionen zur Datenbearbeitung
  Ideal für In-Memory-Transformationen
• Beispiel:

# Bereinigen Sie Daten, indem Sie NaN-Werte entfernen und Zeilen filtern data_cleaned = data.dropna().query('age > 18')

  # Clean data by removing NaN values and filtering rows
  data_cleaned = data.dropna().query('age > 18')

Dask

Haben Sie riesige Datensätze, die sogar den Todesstern klein aussehen lassen würden? Mit Dask können Sie Daten, die größer als der Arbeitsspeicher sind, mithilfe der Parallelverarbeitung verarbeiten, ohne Ihren Pandas-Code neu schreiben zu müssen. ?

• Vorteile:
  Skalen für die Verarbeitung großer Datenmengen
  Verteiltes Rechnen, aber mit vertrauter Pandas-ähnlicher Syntax
• Beispiel:

dask.dataframe als dd importieren df = dd.read_csv('huge_data.csv') result = df[df.age > 18].compute()

  # Clean data by removing NaN values and filtering rows
  data_cleaned = data.dropna().query('age > 18')

PySpark

Für Transformationen auf Jedi-Ebene in Big Data sind Sie bei PySpark genau richtig. Es ist der Luke Skywalker der verteilten Datenverarbeitung. ?‍♂️

• Vorteile:
  Blitzschnelle Datentransformationen für große Datenmengen
  Ideal für die Arbeit in Big-Data-Ökosystemen (Hadoop, Spark)
• Beispiel:

aus pyspark.sql SparkSession importieren spark = SparkSession.builder.appName("ETL").getOrCreate() df = spark.read.csv('galaxy_data.csv', header=True, inferSchema=True) df_filtered = df.filter(df.age > 18)

  from pyspark.sql import SparkSession

  spark = SparkSession.builder.appName("ETL").getOrCreate()
  df = spark.read.csv('galaxy_data.csv', header=True, inferSchema=True)
  df_filtered = df.filter(df.age > 18)

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3.

Laden: Daten dort platzieren, wo sie hingehören

Endlich haben Sie Ihre Daten in etwas Verwertbares umgewandelt. Jetzt ist es an der Zeit, es an seinen endgültigen Bestimmungsort zu laden. Ganz gleich, ob es sich um ein Data Warehouse, einen S3-Bucket oder eine Datenbank handelt – stellen Sie sich das wie die Lieferung des Einen Rings nach Mordor vor ?️ – mit den richtigen Tools wird die Reise viel einfacher.

SQLAlchemy

SQLAlchemy vereinfacht das Zurückladen von Daten in Ihre Datenbank. Damit können Sie Ihre Daten ganz einfach in eine relationale Datenbank einfügen.

• Vorteile:
  Funktioniert mit mehreren Datenbanken
  Unterstützt Masseneinfügungen
• Beispiel:

data.to_sql('jedi_council', engine, index=False, if_exists='replace')

  # Clean data by removing NaN values and filtering rows
  data_cleaned = data.dropna().query('age > 18')

Psycopg2

Für PostgreSQL-Datenbanken ist psycopg2 Ihr bester Begleiter. Es ist schnell, effizient und macht komplexe SQL-Aufgaben zum Kinderspiel.

• Vorteile:
  Native Unterstützung für PostgreSQL
  Unterstützt Transaktionen
• Beispiel:

psycopg2 importieren conn = psycopg2.connect(dbname="star_wars", user="user", passwort="force123") cur = conn.cursor() cur.execute("INSERT INTO jedis (name, age) VALUES (%s, %s)", ('Luke', 30)) conn.commit()

  # Clean data by removing NaN values and filtering rows
  data_cleaned = data.dropna().query('age > 18')

Boto3

Wenn Sie mit AWS-Diensten wie S3 arbeiten, ist Boto3 das Tool der Wahl zum Hochladen von Daten in die Cloud. Sie werden sich wie Gandalf fühlen, wenn er es schwingt. ☁️

• Vorteile:
  Vollständig in AWS-Dienste integriert
  Einfaches Hoch-/Herunterladen von S3
• Beispiel:

boto3 importieren s3 = boto3.client('s3') s3.upload_file('local_file.csv', 'mybucket', 'file.csv')

  # Clean data by removing NaN values and filtering rows
  data_cleaned = data.dropna().query('age > 18')

Google Cloud Storage (GCS)-Client

Entwicklern, die mit Google Cloud arbeiten, hilft der GCS-Client beim einfachen Laden von Daten in Google Cloud Storage, genau wie Boto3 mit AWS.

• Vorteile:
  Vollständige Unterstützung für Google Cloud
• Beispiel:

aus dem google.cloud-Importspeicher client = storage.Client() Bucket = client.get_bucket('my_bucket') blob = Bucket.blob('data.csv') blob.upload_from_filename('local_file.csv')

  from pyspark.sql import SparkSession

  spark = SparkSession.builder.appName("ETL").getOrCreate()
  df = spark.read.csv('galaxy_data.csv', header=True, inferSchema=True)
  df_filtered = df.filter(df.age > 18)

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4.

Orchestrierung: Verwalten Ihrer ETL-Pipeline

Ohne ein wenig Orchestrierung wäre keine ETL-Pipeline vollständig. Stellen Sie sich das als die Kraft vor, die alle beweglichen Teile steuert ⚙️ – Aufgaben planen, überwachen und es erneut versuchen, wenn etwas schief geht.

Apache Airflow

Wenn Sie an etwas Komplexem arbeiten, ist Apache Airflow Ihr Yoda für die Orchestrierung von Aufgaben. Damit können Sie Arbeitsabläufe erstellen, planen und überwachen und so sicherstellen, dass alle Ihre ETL-Jobs wie am Schnürchen laufen.

• Vorteile:
  Leistungsstarke Planung und Aufgabenverwaltung
  Visuelle Oberfläche zur Verfolgung von Arbeitsabläufen
• Beispiel:

aus dem Luftstrom-Import-DAG aus airflow.operators.python_operator importieren Sie PythonOperator def extract_data(): # Extraktionslogik passieren dag = DAG('my_etl_pipeline', start_date=datetime(2023, 1, 1)) task = PythonOperator(task_id='extract_task', python_callable=extract_data, dag=dag)

  from pyspark.sql import SparkSession

  spark = SparkSession.builder.appName("ETL").getOrCreate()
  df = spark.read.csv('galaxy_data.csv', header=True, inferSchema=True)
  df_filtered = df.filter(df.age > 18)

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Zusammenfassung

Der Aufbau von ETL-Pipelines muss sich nicht wie ein Kampf gegen Darth Vader anfühlen ⚔️. Mit den richtigen Tools können Sie den gesamten Prozess automatisieren, Daten effizient transformieren und an ihren endgültigen Bestimmungsort laden. Ganz gleich, ob Sie mit kleinen Datensätzen arbeiten oder an riesigen, verteilten Systemen arbeiten, diese Python-Bibliotheken helfen Ihnen beim Aufbau von ETL-Pipelines, die genauso leistungsstark sind wie der One Ring (aber viel weniger böse).

Möge die ETL Force mit dir sein. ✨