I 9 migliori strumenti ETL Python per prendersi cura delle tue esigenze di dati

I dati costituiscono il fulcro della business intelligence e il 2022 non farà eccezione a questa regola. Python è emerso come lo strumento preferito per la programmazione e l'analisi dei dati. Inoltre, il framework Python ETL supporta le pipeline di dati, bilanciando così numerosi sottosettori dedicati all'aggregazione dei dati, al wrangling, all'analisi, tra gli altri.

Conoscendo le funzionalità di Python e il suo utilizzo nella facilitazione ETL, puoi assimilare come può facilitare il lavoro di un analista di dati.

Che cos'è l'ETL?

ETL sta per Estrai, Carica e Trasforma. È un processo sequenziale di estrazione di informazioni da più fonti di dati, trasformandole secondo i requisiti e caricandole nella destinazione finale. Queste destinazioni possono variare dall'essere un repository di archiviazione, uno strumento BI, un data warehouse e molto altro.

Imparentato: I migliori linguaggi di programmazione per lo sviluppo dell'IA

La pipeline ETL raccoglie dati da processi intra-aziendali, sistemi client esterni, fornitori e molte altre origini dati connesse. I dati raccolti vengono filtrati, trasformati e convertiti in un formato leggibile, prima di essere utilizzati per l'analisi.

Il framework Python ETL è stato a lungo uno dei linguaggi più adatti per condurre programmi matematici e analitici complessi.

Quindi, non sorprende che la ricca libreria e documentazione di Python siano responsabili della nascita di alcuni degli strumenti ETL più efficienti oggi sul mercato.

Il mercato è invaso da strumenti ETL, ognuno dei quali offre un diverso insieme di funzionalità all'utente finale. Tuttavia, il seguente elenco copre alcuni dei migliori strumenti Python ETL per rendere la tua vita più semplice e fluida.

Bubbles è un framework ETL Python utilizzato per l'elaborazione dei dati e la manutenzione della pipeline ETL. Tratta la pipeline di elaborazione dei dati come un grafico diretto che aiuta nell'aggregazione dei dati, nella filtrazione, nel controllo, nei confronti e nella conversione.

Come strumento Python ETL, Bubbles ti consente di rendere i dati più versatili, quindi può essere utilizzato per guidare l'analisi in più casi d'uso dipartimentali.

Il framework di dati di Bubbles tratta le risorse di dati come oggetti, inclusi dati CSV in oggetti SQL, iteratori Python e persino oggetti API di social media. Puoi contare su di esso per evolversi man mano che apprende set di dati astratti e sconosciuti e diversi ambienti/tecnologie di dati.

Metl o Mito-ETL è una piattaforma di sviluppo ETL Python in rapida proliferazione utilizzata per sviluppare componenti di codice su misura. Questi componenti del codice possono variare da integrazioni di dati RDBMS, integrazioni di dati di file flat, integrazioni di dati basate su API/servizio e integrazioni di dati Pub/Sub (basate su coda).

Imparentato: Come utilizzare la programmazione orientata agli oggetti in Python

Metl rende più facile per i membri non tecnici della tua organizzazione creare soluzioni tempestive, basate su Python e low-code. Questo strumento carica vari moduli di dati e genera soluzioni stabili per più casi d'uso di logistica dei dati.

Apache Spark è un eccellente strumento ETL per l'automazione basata su Python per persone e aziende che lavorano con i dati in streaming. La crescita del volume di dati è proporzionale alla scalabilità aziendale, rendendo l'automazione necessaria e inarrestabile con Spark ETL.

La gestione dei dati a livello di avvio è facile; tuttavia, il processo è monotono, dispendioso in termini di tempo e soggetto a errori manuali, soprattutto quando l'azienda si espande.

Spark facilita soluzioni istantanee per dati JSON semi-strutturati da fonti disparate poiché converte i moduli di dati in dati compatibili con SQL. In combinazione con l'architettura dei dati Snowflake, la pipeline Spark ETL funziona come un guanto.

Imparentato: Come imparare Python gratuitamente

Petl è un motore di elaborazione del flusso ideale per la gestione di dati di qualità mista. Questo strumento Python ETL aiuta gli analisti di dati con poca o nessuna esperienza di codifica precedente ad analizzare rapidamente i set di dati archiviati in CSV, XML, JSON e molti altri formati di dati. Puoi ordinare, unire e aggregare le trasformazioni con il minimo sforzo.

Sfortunatamente, Petl non può aiutarti con set di dati complessi e categorici. Tuttavia, è uno dei migliori strumenti basati su Python per strutturare e accelerare i componenti del codice della pipeline ETL.

Riko è un sostituto adatto per Yahoo Pipes. Continua ad essere l'ideale per le startup con scarse competenze tecnologiche.

È una libreria di pipeline ETL creata da Python progettata principalmente per indirizzare flussi di dati non strutturati. Riko vanta API sincrone-asincrone, un minuscolo ingombro del processore e supporto nativo RSS/Atom.

Riko consente ai team di condurre operazioni in esecuzione parallela. Il motore di elaborazione del flusso della piattaforma ti aiuta a eseguire feed RSS composti da audio e testi di blog. È persino in grado di analizzare set di dati di file CSV/XML/JSON/HTML, che sono parte integrante della business intelligence.

Luigi è uno strumento framework ETL Python leggero e ben funzionante che supporta la visualizzazione dei dati, Integrazione CLI, gestione del flusso di lavoro dei dati, monitoraggio del successo/fallimento delle attività ETL e dipendenza risoluzione.

Questo strumento multiforme segue un'attività semplice e un approccio basato sull'obiettivo, in cui ogni obiettivo tiene in mano la tua squadra attraverso l'attività successiva e la esegue automaticamente.

Per essere uno strumento ETL open source, Luigi gestisce in modo efficiente problemi complessi basati sui dati. Lo strumento trova l'approvazione del servizio di musica on-demand Spotify per l'aggregazione e la condivisione di consigli sulle playlist musicali settimanali per gli utenti.

Airflow ha raccolto una legione costante di clienti tra le imprese e data engineer veterani come strumento di configurazione e manutenzione della pipeline di dati.

La WebUI di Airflow aiuta a pianificare l'automazione, gestire i flussi di lavoro ed eseguirli tramite la CLI intrinseca. Il toolkit open source può aiutarti ad automatizzare le operazioni sui dati, organizzare le tue pipeline ETL per un'orchestrazione efficiente e gestirle utilizzando Directed Acrylic Graphs (DAG).

Lo strumento premium è un'offerta gratuita dell'onnipotente Apache. È l'arma migliore nel tuo arsenale per una facile integrazione con il tuo framework ETL esistente.

Bonobo è uno strumento di distribuzione e estrazione dati di pipeline ETL open source e basato su Python. Puoi sfruttare la sua CLI per estrarre dati da SQL, CSV, JSON, XML e molte altre fonti.

Bonobo affronta schemi di dati semi-strutturati. La sua specialità risiede nell'uso di contenitori Docker per l'esecuzione di lavori ETL. Tuttavia, il suo vero USP risiede nella sua estensione SQLAlchemy e nell'elaborazione parallela dell'origine dati.

Pandas è una libreria di elaborazione batch ETL con strutture di dati e strumenti di analisi scritti da Python.

I Panda di Python accelerano l'elaborazione di dati non strutturati/semistrutturati. Le librerie vengono utilizzate per attività ETL a bassa intensità, tra cui la pulizia dei dati e il lavoro con piccoli set di dati strutturati dopo la trasformazione da set semi o non strutturati.

Non esiste uno strumento ETL adatto a tutti. Gli individui e le aziende devono prendere in considerazione la qualità dei dati, la struttura, i limiti di tempo e la disponibilità di competenze prima di selezionare manualmente i propri strumenti.

Ciascuno degli strumenti sopra elencati può fare molto per aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi ETL.

5 librerie di data science per Python che ogni data scientist dovrebbe utilizzare

Vuoi modellare i dati e creare visualizzazioni con Python? Avrai bisogno di queste librerie di data science.

Leggi Avanti

Circa l'autore