می خواهید ETL را با پایتون انجام دهید؟ در اینجا 8 کتابخانه عالی و یک گزینه ترکیبی آورده شده است.
ETL فرآیند واکشی داده ها از یک یا چند سیستم و بارگیری آنها در انبار داده های هدف پس از انجام برخی تغییرات متوسط است. این بازار دارای ابزارهای مختلف ETL است که می تواند این روند را انجام دهد. برخی از ابزارها یک اجرای کامل ETL از ابتدا به انتها را ارائه می دهند و برخی از ابزارها به شما کمک می کنند تا یک روند ETL سفارشی ایجاد کنید و چند گزینه وجود دارد که در این بین قرار دارند.
در این مقاله ، ما برخی از ابزارهای متداول Python ETL را مشاهده خواهیم کرد و درک خواهیم کرد که در چه موقعیت هایی برای پروژه شما مناسب هستند.
قبل از مراجعه به لیست ابزارهای Python ETL ، بیایید ابتدا برخی از ویژگی های اساسی که هر ابزار ETL باید داشته باشد را بررسی کنیم.
ویژگی های ابزارهای ETL
ETL مخفف Extract ، Transform و Load است و بنابراین هر ابزار ETL باید حداقل دارای ویژگی های زیر باشد:
استخراج کردن(Extract)
این فرآیند استخراج داده ها از منابع مختلف است. یک ابزار ETL خوب از انواع مختلف منابع داده پشتیبانی می کند. این باید شامل بیشتر پایگاه های داده (هم NoSQL و هم SQL) و فرمت های پرونده مانند csv ، xls ، xml و json باشد.
تبدیل(Transform)
داده های استخراج شده معمولاً در یک منطقه مرحله بندی نگهداری می شوند که داده های خام پاکسازی شده و به یک فرم معنی دار برای ذخیره سازی آنها در انبار داده تبدیل می شوند. یک ابزار استاندارد ETL از تمام ویژگی های اساسی تبدیل داده مانند عملیات ردیف ، پیوندها ، مرتب سازی ، جمع آوری ها و غیره پشتیبانی می کند.
بارگذاری(Load)
در فرآیند بارگذاری ، داده های تبدیل شده در پایگاه داده انبار هدف بارگذاری می شوند. ابزارهای استاندارد ETL از رابط های پایگاه داده های مختلف مانند Snowflake ، MS SQL و Oracle پشتیبانی می کنند.
سایر ویژگی های افزودنی
به غیر از قابلیت های اساسی ETL ، برخی از ابزارها از ویژگی های اضافی مانند داشبورد برای تجسم و ردیابی جریان داده و ETL مختلف پشتیبانی می کنند. در واقع ، علاوه بر ETL ، برخی از ابزارها همچنین توانایی انجام پردازش موازی یا توزیع شده و در برخی موارد حتی تجزیه و تحلیل های اساسی را نیز فراهم می کنند که بسته به نیاز پروژه شما می توانند موارد الحاقی خوبی باشند.
ابزارهای ETL در پایتون
پایتون (Python) یک زبان برنامه نویسی است که یادگیری و استفاده از آن نسبتاً آسان است. پایتون دارای یک جامعه منبع باز چشمگیر فعال در GitHub است که به طور منظم کتابخانه های جدید پایتون را توسعه می دهد و آنها را بهبود می بخشد.
به دلیل این جامعه فعال و ضریب دشواری / عملکرد پایتون ، پایتون در حال حاضر در بسیاری از زمینه های مختلف مانند توسعه بازی ، توسعه وب ، توسعه برنامه ها ، NLP و دید رایانه حضور چشمگیری دارد. در سالهای اخیر ، پایتون به یک زبان محبوب برنامه نویسی برای پردازش داده ها ، تجزیه و تحلیل داده ها و دانش داده (به ویژه با کتابخانه قدرتمند علم داده Pandas) تبدیل شده است. بنابراین تعجب آور نیست که ابزارهای Python ETL زیادی برای انتخاب وجود دارد. بیایید نگاهی به رایج ترین موارد بیندازیم.
۱- ابزار Petl
Petl (مخفف Python ETL) ابزاری اساسی است که عملکرد استاندارد ETL را برای وارد کردن داده ها از منابع مختلف (مانند csv ، XML ، json ، text ، xls) به پایگاه داده شما ارائه می دهد.
از نظر ویژگی ها پیش پا افتاده است و قابلیت های تجزیه و تحلیل داده را مانند برخی دیگر از ابزارهای لیست ارائه نمی دهد. با این حال ، از تمام تغییرات استاندارد مانند عملکرد ردیف ، مرتب سازی ، پیوستن و تجمیع پشتیبانی می کند. Petl برای یک ابزار ساده بد نیست ، اما می تواند از مشکلات عملکرد با او رنج برد. بنابراین اگر فقط به ساخت یک جریان داده ETL ساده نیاز دارید و عملکرد آن عامل مهمی نیست ، این ابزار سبک باید کار را انجام دهد.
۲- ابزار Pandas
Pandas امروزه یکی از محبوب ترین کتابخانه های پایتون است. افزایش محبوبیت آن عمدتا به دلیل استفاده از آن در علم داده است ، که خود یک زمینه رشد سریع است .
Pandas از فریم های داده به عنوان ساختار داده برای نگهداری داده ها در حافظه استفاده می کند (شبیه نحوه کار با داده ها در زبان برنامه نویسی R) جدا از ویژگی های منظم ETL ، Pandas از بسیاری از ویژگی های تجزیه و تحلیل و تجسم داده پشتیبانی می کند.
استفاده از Pandas نسبتاً آسان است و از ویژگیهای غنی بسیاری برخوردار است ، به همین دلیل ابزاری است که معمولاً برای تجزیه و تحلیل دادههای اکتشافی ساده و ساده توسط دانشمندان داده استفاده می شود.
اگر قبلاً از Pandas استفاده می کردید ، این ابزار می تواند راه حل خوبی برای استقرار جریان داده ETL برای شما باشد.
۳- ابزار Mara
Mara یک ابزار Python ETL است که سبک است اما همچنان ویژگی های استاندارد برای ایجاد جریان داده ETL را ارائه می دهد. همچنین سایر ویژگی های داخلی مانند UI مبتنی بر وب و یکپارچه سازی خط فرمان را ارائه می دهد. وب UI به تجسم اجرای خط لوله ETL کمک می کند ، که همچنین می تواند در یک برنامه مبتنی بر Flask ادغام شود. از PostgreSQL به عنوان موتور پردازش داده استفاده می کند.
اگر به دنبال ابزاری ETL هستید که ساده باشد اما همچنان ویژگی های پیشرفته ای داشته باشد ، Mara می تواند انتخاب خوبی باشد.
۴- ابزار Airflow
Apache Airflow توسط Airbnb ایجاد شده است و یک ابزار مدیریت گردش کار منبع باز است. می تواند برای ایجاد جریان داده ETL استفاده شود. به طور دقیق ، این یک ابزار ETL نیست ، بلکه بیشتر یک ابزار ارکستراسیون است که می تواند برای ایجاد ، برنامه ریزی و نظارت بر گردش کار مورد استفاده قرار گیرد.
این بدان معنی است که شما می توانید با تلفیق ماژول های مختلف و مستقل نوشته شده از فرآیند ETL خود ، از جریان برای ایجاد جریان دادهاستفاده کنید. گردش کار جریان هوا از مفهوم DAG (نمودار چرخشی مستقیم) پیروی می کند. مانند سایر ابزارهای لیست ، دارای داشبورد مبتنی بر مرورگر برای تجسم جریان کار و پیگیری اجرای چندین گردش کار است.
اگر می خواهید با ماژول های مستقل و موجود ، یک جریان کار پیچیده ETL ایجاد کنید ، Apache Airflow انتخاب خوبی است.
۵- ابزار Pyspark
Pyspark نسخه Spark است که روی Python اجرا می شود و از این رو نام آن را می گیرد. طبق وب سایت آنها ، “Spark یک موتور تجزیه و تحلیل متحد برای پردازش داده در مقیاس بزرگ است.”
هسته Spark نه تنها ویژگی های قوی برای ایجاد جریان داده ETL فراهم می کند بلکه از جریان داده (Spark Streaming) ، SQL (Spark SQL) ، یادگیری ماشین (MLib) و پردازش نمودار (نمودار X) نیز پشتیبانی می کند.
مزیت اصلی استفاده از Pyspark پردازش سریع داده های بسیار زیاد است. بنابراین اگر به دنبال ایجاد جریان داده ETL برای پردازش سریع داده های بزرگ یا پردازش جریان داده ها هستید ، قطعاً باید Pyspark را در نظر بگیرید.
۶- ابزار Bonobo
Bonobo ابزاری سبک ETL است که با استفاده از Python ساخته شده است. یادگیری آن ساده و نسبتاً آسان است. از مفهوم نمودار برای ایجاد جریان داده استفاده می کند و همچنین از پردازش موازی چندین عنصر در جریان داده پشتیبانی می کند.
همچنین دارای یک رابط بصری است که در آن کاربر می تواند پیشرفت جریان داده ETL را ردیابی کند. در کل ، این فقط یکی دیگر از ابزارهای آسان ETL Python است که ممکن است گزینه مناسبی برای موارد استفاده ساده باشد ، اما ویژگی های برجسته زیادی.
۷- ابزار Luigi
Luigi ابزاری ETL مبتنی بر Python است که توسط Spotify ایجاد شده است اما اکنون به عنوان یک ابزار منبع باز در دسترس است. این یک ابزار پیچیده تر از بسیاری از این لیست است و دارای ویژگی های قدرتمندی برای ایجاد جریان داده پیچیده ETL است. همانطور که در صفحه Github آنها وجود دارد ، “این امر به حل و فصل وابستگی ، مدیریت گردش کار ، تجسم ، عدم موفقیت در مدیریت ، ادغام خط فرمان و موارد دیگر می پردازد”. همچنین با یک داشبورد وب برای ردیابی ETL ارائه می دهد. اگر به دنبال ایجاد یک راه حل سازمانی هستید ، ممکن است Luigi گزینه خوبی باشد.
۸- ابزار Odo
Odo ابزاری برای پایتون است که می تواند داده ها را از یک قالب به قالب دیگر تبدیل کند. اما ویژگی اصلی قابل توجه آن عملکردی است که هنگام بارگیری مجموعه های داده بزرگ csv در پایگاه های مختلف ارائه می دهد.
همانطور که آنها آن را در وب سایت خود توصیف می کنند: ”Odo از قابلیت بارگذاری CSV بومی پایگاه داده هایی که پشتیبانی می کند استفاده می کند. این لودرها بسیار سریع هستند.
دوره آموزشی زبان برنامه نویسی پایتون »کلیک کنید» یک برنامه جامع است که بر توسعه سریع نرم‌افزارهای کاربردی، برنامه‌نویسی شی‌گرا و کاربری ماژول و…. با استفاده از ابزار Python تمرکز دارد.
سپاسگذاریم از وقتی که برای خواندن این مقاله گذاشتید
.
برای خرید لایسنس نرم افزار Power BI کلیک کنید
.
برای مشاهده ویدیوهای آموزشی داده کاوی و هوش تجاری ما را در شبکه های اجتماعی دنبال کنید
Youtube Chanel :VISTA Data Mining 
Aparat Chanel: VISTA Data Mining 
Instagram Chanel: VISTA Data Mining 
Telegram Chanel: VISTA Data Mining 
Linkedin Chanel: VISTA Company 
