De 9 beste Python ETL-verktøyene for å ta vare på databehovene dine

Data utgjør kjernen i business intelligence, og 2022 vil ikke være noe unntak fra denne regelen. Python har dukket opp som det foretrukne verktøyet for programmering og dataanalyse. I tillegg støtter Python ETL-rammeverket datapipelines, og balanserer dermed en rekke undersektorer dedikert til dataaggregering, krangel, analyser, blant annet.

Når du kjenner til Pythons funksjoner og bruken i ETL-tilrettelegging, kan du assimilere hvordan det kan lette en dataanalytikers jobb.

Hva er ETL?

ETL står for Extract, Load og Transform. Det er en sekvensiell prosess for å trekke ut informasjon fra flere datakilder, transformere den i henhold til kravene og laste den inn til den endelige destinasjonen. Disse destinasjonene kan variere fra å være et lagringssted, BI-verktøy, datavarehus og mange flere.

I slekt: Beste programmeringsspråk for AI-utvikling

ETL-pipelinen samler data fra interne prosesser, eksterne klientsystemer, leverandører og mange andre tilkoblede datakilder. De innsamlede dataene filtreres, transformeres og konverteres til et lesbart format før de brukes til analyser.

Python ETL-rammeverket har lenge fungert som et av de best egnede språkene for å gjennomføre komplekse matematiske og analytiske programmer.

Derfor kommer det ikke som noen overraskelse at Pythons fyldige bibliotek og dokumentasjon er ansvarlig for å skape noen av de mest effektive ETL-verktøyene på markedet i dag.

Markedet er oversvømmet med ETL-verktøy, som hver tilbyr et annet sett med funksjoner til sluttbrukeren. Den følgende listen dekker imidlertid noen av de beste Python ETL-verktøyene for å gjøre livet ditt enklere og jevnere.

Bubbles er et Python ETL-rammeverk som brukes til å behandle data og vedlikeholde ETL-rørledningen. Den behandler databehandlingsrørledningen som en rettet graf som hjelper til med dataaggregering, filtrering, revisjon, sammenligninger og konvertering.

Som et Python ETL-verktøy lar Bubbles deg gjøre data mer allsidige, slik at de kan brukes til å drive analyse i flere avdelingsbruk.

Bubbles datarammeverk behandler dataressurser som objekter, inkludert CSV-data til SQL-objekter, Python-iteratorer og til og med sosiale medier API-objekter. Du kan stole på at den vil utvikle seg ettersom den lærer om abstrakte, ukjente datasett og ulike datamiljøer/teknologier.

Metl eller Mito-ETL er en raskt spredende Python ETL-utviklingsplattform som brukes til å utvikle skreddersydde kodekomponenter. Disse kodekomponentene kan variere fra RDBMS-dataintegrasjoner, flate fildataintegrasjoner, API/tjenestebaserte dataintegrasjoner og Pub/Sub (købaserte) dataintegrasjoner.

I slekt: Hvordan bruke objektorientert programmering i Python

Metl gjør det enklere for ikke-tekniske medlemmer av organisasjonen din å lage tidsriktige, Python-baserte løsninger med lav kode. Dette verktøyet laster inn ulike dataskjemaer og genererer stabile løsninger for flere brukstilfeller for datalogistikk.

Apache Spark er et utmerket ETL-verktøy for Python-basert automatisering for mennesker og bedrifter som jobber med strømming av data. Vekst i datavolum er proporsjonal med virksomhetens skalerbarhet, noe som gjør automatisering nødvendig og nådeløs med Spark ETL.

Det er enkelt å administrere data på oppstartsnivå; Likevel er prosessen monoton, tidkrevende og utsatt for manuelle feil, spesielt når virksomheten din utvider seg.

Spark legger til rette for øyeblikkelige løsninger for semistrukturerte JSON-data fra ulike kilder ettersom den konverterer dataskjemaer til SQL-kompatible data. I forbindelse med Snowflake-dataarkitektur fungerer Spark ETL-rørledningen som hånd i hanske.

I slekt: Hvordan lære Python gratis

Petl er en strømbehandlingsmotor ideell for håndtering av blandet kvalitetsdata. Dette Python ETL-verktøyet hjelper dataanalytikere med liten eller ingen tidligere kodingserfaring med å raskt analysere datasett som er lagret i CSV, XML, JSON og mange andre dataformater. Du kan sortere, slå sammen og samle transformasjoner med minimal innsats.

Dessverre kan ikke Petl hjelpe deg med komplekse, kategoriske datasett. Ikke desto mindre er det et av de beste Python-drevne verktøyene for å strukturere og fremskynde ETL-rørledningskodekomponenter.

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

Det er et Python-laget ETL-rørledningsbibliotek primært designet for å adressere ustrukturerte datastrømmer. Riko kan skryte av synkron-asynkrone APIer, et lite prosessorfotavtrykk og RSS/Atom-støtte.

Riko tillater team å utføre operasjoner parallelt. Plattformens strømbehandlingsmotor hjelper deg med å utføre RSS-feeds bestående av lyd- og bloggtekster. Den er til og med i stand til å analysere CSV/XML/JSON/HTML-fildatasett, som er en integrert del av forretningsintelligens.

Luigi er et lett, velfungerende Python ETL-rammeverkverktøy som støtter datavisualisering, CLI-integrasjon, dataarbeidsflytadministrasjon, ETL-oppgavesuksess/feilovervåking og avhengighet Vedtak.

Dette mangefasetterte verktøyet følger en enkel oppgave- og målbasert tilnærming, der hvert mål holder teamet ditt gjennom den neste oppgaven og utfører den automatisk.

For et åpen kildekode ETL-verktøy håndterer Luigi effektivt komplekse datadrevne problemer. Verktøyet finner støtte fra on-demand musikktjeneste Spotify for å samle og dele ukentlige anbefalinger for musikkspillelister til brukere.

Airflow har fått en jevn legion av lånetakere blant bedrifter og veterandataingeniører som et datapipeline-oppsett- og vedlikeholdsverktøy.

Airflow WebUI hjelper deg med å planlegge automatisering, administrere arbeidsflyter og utføre dem gjennom den iboende CLI. Verktøysettet med åpen kildekode kan hjelpe deg med å automatisere dataoperasjoner, organisere ETL-rørledningene dine for effektiv orkestrering og administrere dem ved hjelp av Directed Acrylic Graphs (DAGs).

Premiumverktøyet er et gratis tilbud fra den allmektige Apache. Det er det beste våpenet i arsenalet ditt for enkel integrasjon med ditt eksisterende ETL-rammeverk.

Bonobo er et åpen kildekode, Python-basert ETL-pipeline-distribusjon og datautvinningsverktøy. Du kan utnytte CLI til å trekke ut data fra SQL, CSV, JSON, XML og mange andre kilder.

Bonobo takler semistrukturerte dataskjemaer. Spesialiteten ligger i bruken av Docker Containers for å utføre ETL-jobber. Dens sanne USP ligger imidlertid i SQLAlchemy-utvidelsen og parallell datakildebehandling.

Pandas er et ETL batch-behandlingsbibliotek med Python-skrevne datastrukturer og analyseverktøy.

Pythons Pandaer fremskynder behandlingen av ustrukturerte/semi-strukturerte data. Bibliotekene brukes til lavintensive ETL-oppgaver, inkludert datarensing og arbeid med små strukturerte datasett etter transformasjon fra semi- eller ustrukturerte sett.

Det er ikke noe riktig one-size-fits-all-ETL-verktøy. Enkeltpersoner og bedrifter må ta hensyn til datakvalitet, struktur, tidsbegrensninger og tilgjengelighet av ferdigheter før de håndplukker verktøyene deres.

Hvert av verktøyene som er oppført ovenfor kan hjelpe deg med å nå dine ETL-mål.

5 datavitenskapsbiblioteker for Python som enhver dataforsker bør bruke

Vil du modellere data og lage visualiseringer med Python? Du trenger disse datavitenskapsbibliotekene.

Les Neste

Om forfatteren