De 9 bedste Python ETL-værktøjer til at tage sig af dine databehov

Data udgør kernen i business intelligence, og 2022 vil ikke være nogen undtagelse fra denne regel. Python er dukket op som det foretrukne værktøj til programmering og dataanalyse. Derudover understøtter Python ETL-rammeværket datapipelines og balancerer derved adskillige undersektorer dedikeret til dataaggregering, skænderier, analyser, blandt andre.

Når du kender Pythons funktionaliteter og dets brug i ETL-facilitering, kan du assimilere, hvordan det kan lette en dataanalytikers job.

Hvad er ETL?

ETL står for Extract, Load og Transform. Det er en sekventiel proces med at udtrække information fra flere datakilder, transformere den i henhold til kravene og indlæse den til dens endelige destination. Disse destinationer kan variere fra at være et lagerlager, BI-værktøj, datavarehus og mange flere.

Relaterede: Bedste programmeringssprog til AI-udvikling

ETL-pipelinen samler data fra interne processer, eksterne klientsystemer, leverandører og mange andre forbundne datakilder. De indsamlede data filtreres, transformeres og konverteres til et læseligt format, før de bruges til analyser.

Python ETL-rammen har længe tjent som et af de bedst egnede sprog til at udføre komplekse matematiske og analytiske programmer.

Derfor kommer det ikke som nogen overraskelse, at Pythons fyldte bibliotek og dokumentation er ansvarlig for at skabe nogle af de mest effektive ETL-værktøjer på markedet i dag.

Markedet er oversvømmet med ETL-værktøjer, som hver især tilbyder et andet sæt funktionaliteter til slutbrugeren. Den følgende liste dækker dog nogle af de bedste Python ETL-værktøjer til at gøre dit liv lettere og glattere.

Bubbles er en Python ETL-ramme, der bruges til at behandle data og vedligeholde ETL-pipelinen. Den behandler databehandlingspipelinen som en rettet graf, der hjælper med dataaggregering, filtrering, revision, sammenligninger og konvertering.

Som et Python ETL-værktøj giver Bubbles dig mulighed for at gøre data mere alsidige, så de kan bruges til at drive analyse i flere afdelinger.

Bubbles dataramme behandler dataaktiver som objekter, herunder CSV-data til SQL-objekter, Python-iteratorer og endda sociale medier API-objekter. Du kan regne med, at den udvikler sig, efterhånden som den lærer om abstrakte, ukendte datasæt og forskellige datamiljøer/teknologier.

Metl eller Mito-ETL er en hurtigt spredende Python ETL-udviklingsplatform, der bruges til at udvikle skræddersyede kodekomponenter. Disse kodekomponenter kan spænde fra RDBMS-dataintegrationer, fladfildataintegrationer, API/Service-baserede dataintegrationer og Pub/Sub (købaserede) dataintegrationer.

Relaterede: Sådan bruges objektorienteret programmering i Python

Metl gør det nemmere for ikke-tekniske medlemmer af din organisation at skabe rettidige, Python-baserede lavkodeløsninger. Dette værktøj indlæser forskellige dataformer og genererer stabile løsninger til flere datalogistikbrug.

Apache Spark er et fremragende ETL-værktøj til Python-baseret automatisering til mennesker og virksomheder, der arbejder med streaming af data. Vækst i datavolumen er proportional med virksomhedens skalerbarhed, hvilket gør automatisering nødvendig og ubarmhjertig med Spark ETL.

Det er nemt at administrere data på opstartsniveau; ikke desto mindre er processen monoton, tidskrævende og tilbøjelig til manuelle fejl, især når din virksomhed udvider.

Spark letter øjeblikkelige løsninger til semistrukturerede JSON-data fra forskellige kilder, da den konverterer dataformularer til SQL-kompatible data. I forbindelse med Snowflake dataarkitektur fungerer Spark ETL pipeline som hånd i handske.

Relaterede: Sådan lærer du Python gratis

Petl er en strømbehandlingsmotor, der er ideel til håndtering af blandet kvalitetsdata. Dette Python ETL-værktøj hjælper dataanalytikere med ringe eller ingen tidligere kodningserfaring med hurtigt at analysere datasæt gemt i CSV, XML, JSON og mange andre dataformater. Du kan sortere, tilslutte og samle transformationer med minimal indsats.

Desværre kan Petl ikke hjælpe dig med komplekse, kategoriske datasæt. Ikke desto mindre er det et af de bedste Python-drevne værktøjer til at strukturere og fremskynde ETL-pipeline-kodekomponenter.

Riko er en passende erstatning for Yahoo Pipes. Det er fortsat ideelt for startups med lav teknologisk ekspertise.

Det er et Python-lavet ETL-pipeline-bibliotek, primært designet til at adressere ustrukturerede datastrømme. Riko kan prale af synkron-asynkrone API'er, et lille processorfodaftryk og RSS/Atom native support.

Riko tillader teams at udføre operationer parallelt. Platformens strømbehandlingsmotor hjælper dig med at udføre RSS-feeds bestående af lyd- og blogtekster. Det er endda i stand til at parse CSV/XML/JSON/HTML-fildatasæt, som er en integreret del af business intelligence.

Luigi er et let, velfungerende Python ETL-rammeværktøj, der understøtter datavisualisering, CLI-integration, dataworkflow-styring, ETL-opgaves succes/fejlovervågning og afhængighed løsning.

Dette mangefacetterede værktøj følger en ligetil opgave- og målbaseret tilgang, hvor hvert mål holder dit team igennem den næste opgave og udfører den automatisk.

For et open source ETL-værktøj håndterer Luigi effektivt komplekse datadrevne problemer. Værktøjet finder støtte fra on-demand musiktjeneste Spotify til at samle og dele ugentlige anbefalinger til musikafspilningslister til brugere.

Airflow har høstet en stabil legion af lånere blandt virksomheder og veterandataingeniører som et datapipeline-opsætnings- og vedligeholdelsesværktøj.

Airflow WebUI hjælper med at planlægge automatisering, administrere arbejdsgange og udføre dem gennem den iboende CLI. Open source-værktøjssættet kan hjælpe dig med at automatisere dataoperationer, organisere dine ETL-pipelines til effektiv orkestrering og administrere dem ved hjælp af Directed Acrylic Graphs (DAG'er).

Premium-værktøjet er et gratis tilbud fra den almægtige Apache. Det er det bedste våben i dit arsenal til nem integration med din eksisterende ETL-ramme.

Bonobo er et open source, Python-baseret ETL-pipeline-implementerings- og dataekstraktionsværktøj. Du kan udnytte dens CLI til at udtrække data fra SQL, CSV, JSON, XML og mange andre kilder.

Bonobo tackler semistrukturerede dataskemaer. Dens speciale ligger i dets brug af Docker Containers til at udføre ETL-job. Dens sande USP ligger dog i dens SQLAlchemy-udvidelse og parallelle datakildebehandling.

Pandas er et ETL-batchbehandlingsbibliotek med Python-skrevne datastrukturer og analyseværktøjer.

Pythons Pandaer fremskynder behandlingen af ​​ustrukturerede/semistrukturerede data. Bibliotekerne bruges til lavintensive ETL-opgaver, herunder datarensning og arbejde med små strukturerede datasæt efter transformation fra semi- eller ustrukturerede sæt.

Der er ikke noget rigtigt one-size-fits-all-ETL-værktøj. Enkeltpersoner og virksomheder skal tage deres datakvalitet, struktur, tidsbegrænsninger og tilgængelighed i betragtning, før de håndplukker deres værktøjer.

Hvert af de ovennævnte værktøjer kan hjælpe dig langt med at nå dine ETL-mål.

5 datavidenskabsbiblioteker til Python, som enhver dataforsker bør bruge

Vil du modellere data og skabe visualiseringer med Python? Du skal bruge disse datavidenskabelige biblioteker.

Læs Næste

Om forfatteren