Python pour l'ingénierie des données etl

Python est un outil efficace pour implémenter les processus ETL. 1. Extraction des données: les données peuvent être extraites des bases de données, des API, des fichiers et d'autres sources via des pandas, sqlalchemy, demandes et autres bibliothèques; 2. Conversion des données: utilisez des pandas pour nettoyer, taper la conversion, l'association, l'agrégation et d'autres opérations pour assurer la qualité des données et optimiser les performances; 3. Chargement des données: utilisez la méthode Pandas To_SQL ou le SDK de la plate-forme cloud pour écrire des données sur le système cible, prêtez attention aux méthodes d'écriture et au traitement par lots; 4. Recommandations d'outils: Air Flow, Dagster, Prefect sont utilisés pour la planification et la gestion de processus, combinant des alarmes de journal et des environnements virtuels pour améliorer la stabilité et la maintenabilité.

Python est un outil très pratique pour les processus ETL dans l'ingénierie des données. Il a non seulement une syntaxe concise et facile à démarrer, mais a également un riche support de bibliothèque, qui peut compléter efficacement l'ensemble du processus à partir de l'extraction des données et de la conversion en chargement. Si vous effectuez un développement de pipelines de données et que vous utilisez Python pour faire ETL, ce n'est en fait pas difficile. La clé consiste à clarifier le processus et à choisir les bons outils.

Extraction des données: "supprimer" les données

La première étape de ETL consiste à extraire les données (extrait), et Python a une forte compatibilité à cet égard. Vous pouvez vous connecter à diverses sources de données, telles que les bases de données, les API, les fichiers CSV, les fichiers JSON, les tables Excel, etc.

Les bibliothèques couramment utilisées comprennent:

• pandas : il est facile de traiter les données structurées
• sqlalchemy : Connectez-vous aux bases de données de type SQL (comme PostgreSQL, MySQL)
• requests : appelez l'API pour obtenir des données
• pyodbc ou psycopg2 : outil de connexion de base de données spécifique

Par exemple, si vous souhaitez obtenir des données de Postgres, vous pouvez l'écrire comme ceci:

 De Sqlalchemy Import Create_Engine
Importer des pandas en tant que PD

moteur = Create_Engine ('postgresql: // utilisateur: mot de passe @ localhost: 5432 / mydb')
query = "select * from Sales_data"
df = pd.read_sql (requête, moteur)

Le point clé de cette étape est de s'assurer que les données peuvent être lues correctement et que les performances sont contrôlables . Si le volume de données est important, n'oubliez pas de paginer ou de limiter la portée de la requête.

Conversion des données: nettoyage, traitement, normalisation

La transformation est la partie la plus centrale de l'ETL et la plus sujette aux problèmes. Vous devez effectuer le nettoyage des données, le format l'uniformité, la cartographie des champs, le calcul des champs dérivés, etc.

Pandas est l'outil le plus utilisé et fournit de nombreuses méthodes pratiques:

• fillna() gère les valeurs manquantes
• Type de conversion astype()
• merge() et join() sont liés
• groupby() fait des statistiques d'agrégation

Par exemple, si vous souhaitez convertir le montant de la commande en un numéro de point flottant et remplir la valeur vierge en 0, vous pouvez le faire:

 df ['montant'] = df ['montant']. Fillna (0) .astype (float)

Ce qui doit être noté à ce stade est:

• Inspection de la qualité des données (qu'il y ait des valeurs aberrantes ou des enregistrements en double)
• Enregistrer les résultats intermédiaires (éviter de retraiter chaque rediffusion)
• Optimisation des performances (considérez la base de la base ou l'étincelle lorsque de grands ensembles de données)

Chargement des données: enregistrez-le dans le système cible

La dernière étape consiste à charger (charge), ce qui signifie écrire des données traitées au système de stockage cible, comme un entrepôt de données (Redshift, BigQuery), un lac de données ou une autre base de données.

Prendre des pandas comme exemple, l'écriture de Postgres est très simple:

 df.to_sql ('nettoyée_sales', moteur, if_exists = 'append', index = false)

Mais il y a quelques points auxquels faire attention à une utilisation réelle:

• Méthode d'écriture: ajoutez, remplacez et échoue en cas d'échec
• Écriture par lots: il est recommandé d'insérer de grands volumes de données par lots pour éviter le débordement de la mémoire ou le verrouillage de la table
• Index et contraintes: y a-t-il un index pour la table cible? Avez-vous besoin de le construire en premier?

Si vous écrivez sur une plate-forme cloud, vous devrez peut-être utiliser leurs SDK, tels que google-cloud-bigquery de Google Cloud ou boto3 d'AWS.

Recommandations et conseils d'outils

En plus des capacités de code de base, vous pouvez également utiliser certains outils pour améliorer l'efficacité:

• Flux d'air : artefact de planification des tâches, adapté à la construction de pipelines ETL chronométrés
• Dagster / Prefect : Cadre de gestion des processus de données moderne, plus facile à utiliser
• Enregistrement et alerte : n'ignorez pas les alarmes de journalisation et de défaillance, sinon vous ne saurez pas si quelque chose ne va pas.
• Isolement environnemental : il est préférable d'utiliser des environnements virtuels (VENV ou Conda) pour différents projets

Un petit détail: ne pas les mots de passe de la base de données du code dur dans le code de production , vous pouvez utiliser des fichiers .env pour coopérer avec python-dotenv pour gérer la configuration.

Fondamentalement, c'est tout. Python ETL n'est pas compliqué, mais pour être stable et maintenable, vous devez toujours accorder plus d'attention à la conception des processus et à la manipulation des exceptions. Il existe de nombreux outils, mais la clé est d'utiliser un ou deux pour mûrir et d'étendre le reste au besoin.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!