De 9 bästa Python ETL-verktygen för att ta hand om dina databehov

Data utgör kärnan i business intelligence, och 2022 kommer inte att vara något undantag från denna regel. Python har dykt upp som det föredragna verktyget för programmering och dataanalys. Dessutom stöder Python ETL-ramverket datapipelines, och balanserar därmed många undersektorer som bland annat är dedikerade till dataaggregering, gräl, analys.

Genom att känna till Pythons funktioner och dess användning i ETL-facilitering, kan du assimilera hur det kan underlätta en dataanalytikers jobb.

Vad är ETL?

ETL står för Extract, Load och Transform. Det är en sekventiell process för att extrahera information från flera datakällor, omvandla den enligt kraven och ladda den till sin slutdestination. Dessa destinationer kan sträcka sig från att vara ett lagringsarkiv, BI-verktyg, datalager och många fler.

Relaterad: Bästa programmeringsspråken för AI-utveckling

ETL-pipelinen samlar in data från processer inom företaget, externa klientsystem, leverantörer och många andra anslutna datakällor. Den insamlade informationen filtreras, omvandlas och konverteras till ett läsbart format innan de används för analys.

Python ETL-ramverket har länge fungerat som ett av de bäst lämpade språken för att genomföra komplexa matematiska och analytiska program.

Därför kommer det inte som någon överraskning att Pythons fyllda bibliotek och dokumentation är ansvariga för att skapa några av de mest effektiva ETL-verktygen på marknaden idag.

Marknaden är översvämmad med ETL-verktyg, som var och en erbjuder en annan uppsättning funktioner för slutanvändaren. Men följande lista täcker några av de bästa Python ETL-verktygen för att göra ditt liv enklare och smidigare.

Bubbles är ett Python ETL-ramverk som används för att bearbeta data och underhålla ETL-pipeline. Den behandlar databehandlingspipelinen som en riktad graf som hjälper till med dataaggregering, filtrering, granskning, jämförelser och konvertering.

Som ett Python ETL-verktyg låter Bubbles dig göra data mer mångsidig, så att den kan användas för att driva analyser i flera avdelningar.

Bubbles dataramverk behandlar datatillgångar som objekt, inklusive CSV-data till SQL-objekt, Python-iteratorer och till och med API-objekt för sociala medier. Du kan lita på att den kommer att utvecklas när den lär sig om abstrakta, okända datauppsättningar och olika datamiljöer/tekniker.

Metl eller Mito-ETL är en snabbt spridande Python ETL-utvecklingsplattform som används för att utveckla skräddarsydda kodkomponenter. Dessa kodkomponenter kan sträcka sig från RDBMS-dataintegrationer, platt fildataintegrationer, API/tjänstbaserade dataintegrationer och Pub/Sub (köbaserade) dataintegrationer.

Relaterad: Hur man använder objektorienterad programmering i Python

Metl gör det enklare för icke-tekniska medlemmar i din organisation att skapa snabba, Python-baserade lösningar med låg kod. Detta verktyg laddar olika dataformulär och genererar stabila lösningar för flera datalogistikanvändningsfall.

Apache Spark är ett utmärkt ETL-verktyg för Python-baserad automatisering för människor och företag som arbetar med strömmande data. Tillväxt i datavolym är proportionell mot företagets skalbarhet, vilket gör automatisering nödvändig och obeveklig med Spark ETL.

Det är enkelt att hantera data på startnivå; ändå är processen monoton, tidskrävande och benägen för manuella fel, särskilt när ditt företag expanderar.

Spark underlättar omedelbara lösningar för semi-strukturerad JSON-data från olika källor eftersom den konverterar dataformulär till SQL-kompatibla data. I samband med Snowflake-dataarkitekturen fungerar Spark ETL-pipeline som hand i handske.

Relaterad: Hur man lär sig Python gratis

Petl är en strömbehandlingsmotor som är idealisk för hantering av blandad kvalitetsdata. Detta Python ETL-verktyg hjälper dataanalytiker med liten eller ingen tidigare kodningserfarenhet att snabbt analysera datamängder lagrade i CSV, XML, JSON och många andra dataformat. Du kan sortera, sammanfoga och sammanställa transformationer med minimal ansträngning.

Tyvärr kan Petl inte hjälpa dig med komplexa, kategoriska datamängder. Icke desto mindre är det ett av de bästa Python-drivna verktygen för att strukturera och påskynda ETL-pipeline-kodkomponenter.

Riko är en lämplig ersättare för Yahoo Pipes. Det fortsätter att vara idealiskt för startups med låg teknisk expertis.

Det är ett Python-tillverkat ETL-pipelinebibliotek som främst är utformat för att adressera ostrukturerade dataströmmar. Riko stoltserar med synkrona-asynkrona API: er, ett litet processorutrymme och inbyggt RSS/Atom-stöd.

Riko tillåter team att utföra operationer parallellt. Plattformens strömbearbetningsmotor hjälper dig att köra RSS-flöden bestående av ljud och bloggtexter. Det är till och med kapabelt att analysera CSV/XML/JSON/HTML-fildatauppsättningar, som är en integrerad del av business intelligence.

Luigi är ett lätt, välfungerande Python ETL ramverksverktyg som stöder datavisualisering, CLI-integration, hantering av dataarbetsflöden, övervakning av framgång/misslyckande av ETL-uppgifter och beroende upplösning.

Detta mångfacetterade verktyg följer en enkel uppgift och målbaserat tillvägagångssätt, där varje mål tar hand om ditt team genom nästa uppgift och utför den automatiskt.

För ett ETL-verktyg med öppen källkod hanterar Luigi effektivt komplexa datadrivna problem. Verktyget får stöd från musiktjänsten Spotify på begäran för att samla in och dela rekommendationer för musikspellistor varje vecka till användare.

Airflow har samlat en stadig legion av beskyddare bland företag och veteran dataingenjörer som ett verktyg för uppsättning och underhåll av datapipeline.

Airflow WebUI hjälper till att schemalägga automatisering, hantera arbetsflöden och exekvera dem genom den inneboende CLI. Verktygssatsen med öppen källkod kan hjälpa dig att automatisera dataoperationer, organisera dina ETL-pipelines för effektiv orkestrering och hantera dem med hjälp av Directed Acrylic Graphs (DAGs).

Premiumverktyget är ett gratiserbjudande från den allsmäktige Apache. Det är det bästa vapnet i din arsenal för enkel integration med ditt befintliga ETL-ramverk.

Bonobo är ett Python-baserat ETL-pipeline-utbyggnads- och dataextraktionsverktyg med öppen källkod. Du kan utnyttja dess CLI för att extrahera data från SQL, CSV, JSON, XML och många andra källor.

Bonobo hanterar semistrukturerade datascheman. Dess specialitet ligger i dess användning av Docker Containers för att utföra ETL-jobb. Dess sanna USP ligger dock i dess SQLAlchemy-förlängning och parallell datakällabearbetning.

Pandas är ett ETL-batchbehandlingsbibliotek med Python-skrivna datastrukturer och analysverktyg.

Pythons Pandas påskyndar behandlingen av ostrukturerad/halvstrukturerad data. Biblioteken används för lågintensiva ETL-uppgifter inklusive datarensning och arbete med små strukturerade datauppsättningar efter transformation från semi- eller ostrukturerade uppsättningar.

Det finns inget rätt one-size-fits-all-ETL-verktyg. Individer och företag måste ta hänsyn till deras datakvalitet, struktur, tidsbegränsningar och kompetenstillgänglighet innan de handplockar sina verktyg.

Vart och ett av verktygen som listas ovan kan hjälpa dig att nå dina ETL-mål.

5 datavetenskapsbibliotek för Python som alla dataforskare bör använda

Vill du modellera data och skapa visualiseringar med Python? Du behöver dessa datavetenskapsbibliotek.

Läs Nästa

Om författaren