De 9 beste Python ETL-tools om aan uw gegevensbehoeften te voldoen

Data vormen de crux van business intelligence en 2022 zal hierop geen uitzondering zijn. Python is naar voren gekomen als de favoriete tool voor programmeren en data-analyse. Bovendien ondersteunt het Python ETL-framework datapijplijnen, waardoor een evenwicht wordt gevonden tussen tal van subsectoren die zijn gewijd aan onder meer data-aggregatie, gekibbel en analyse.

Als u de functionaliteiten van Python en het gebruik ervan bij ETL-facilitering kent, kunt u begrijpen hoe het de taak van een data-analist kan vergemakkelijken.

Wat is ETL?

ETL staat voor Extract, Load en Transform. Het is een sequentieel proces van het extraheren van informatie uit meerdere gegevensbronnen, het transformeren volgens de vereisten en het laden naar de uiteindelijke bestemming. Deze bestemmingen kunnen variëren van een opslagplaats, een BI-tool, een datawarehouse en nog veel meer.

Verwant: Beste programmeertalen voor AI-ontwikkeling

De ETL-pijplijn verzamelt gegevens van intra-bedrijfsprocessen, externe clientsystemen, leveranciers en vele andere verbonden gegevensbronnen. De verzamelde gegevens worden gefilterd, getransformeerd en omgezet in een leesbaar formaat, voordat ze worden gebruikt voor analyses.

Het Python ETL-framework heeft lange tijd gediend als een van de meest geschikte talen voor het uitvoeren van complexe wiskundige en analytische programma's.

Het is dan ook geen verrassing dat de volledige bibliotheek en documentatie van Python verantwoordelijk zijn voor het ontstaan ​​van enkele van de meest efficiënte ETL-tools die momenteel op de markt zijn.

De markt wordt overspoeld met ETL-tools, die elk een andere set functionaliteiten bieden aan de eindgebruiker. De volgende lijst bevat echter enkele van de beste Python ETL-tools om uw leven gemakkelijker en soepeler te maken.

Bubbles is een Python ETL-framework dat wordt gebruikt voor het verwerken van gegevens en het onderhouden van de ETL-pijplijn. Het behandelt de pijplijn voor gegevensverwerking als een gerichte grafiek die helpt bij het verzamelen, filteren, controleren, vergelijken en converteren van gegevens.

Als Python ETL-tool stelt Bubbles je in staat om gegevens veelzijdiger te maken, zodat het kan worden gebruikt voor het aansturen van analyses in meerdere gebruiksscenario's van afdelingen.

Bubbles-gegevensframework behandelt gegevensactiva als objecten, inclusief CSV-gegevens naar SQL-objecten, Python-iterators en zelfs API-objecten voor sociale media. U kunt erop rekenen dat het evolueert terwijl het leert over abstracte, onbekende datasets en diverse data-omgevingen/technologieën.

Metl of Mito-ETL is een snelgroeiend Python ETL-ontwikkelplatform dat wordt gebruikt om op maat gemaakte codecomponenten te ontwikkelen. Deze codecomponenten kunnen variëren van RDBMS-gegevensintegraties, Flat file-gegevensintegraties, API/Service-gebaseerde gegevensintegraties en Pub/Sub (Queue-gebaseerde) gegevensintegraties.

Verwant: Objectgeoriënteerd programmeren gebruiken in Python

Metl maakt het voor niet-technische leden van uw organisatie gemakkelijker om tijdige, op Python gebaseerde, low-code-oplossingen te creëren. Deze tool laadt verschillende datavormen en genereert stabiele oplossingen voor meerdere datalogistieke use cases.

Apache Spark is een uitstekende ETL-tool voor op Python gebaseerde automatisering voor mensen en ondernemingen die met streaminggegevens werken. De groei van het datavolume is evenredig met de schaalbaarheid van het bedrijf, waardoor automatisering noodzakelijk en meedogenloos is met Spark ETL.

Het beheren van gegevens op opstartniveau is eenvoudig; niettemin is het proces eentonig, tijdrovend en vatbaar voor handmatige fouten, vooral wanneer uw bedrijf groeit.

Spark faciliteert onmiddellijke oplossingen voor semi-gestructureerde JSON-gegevens uit verschillende bronnen, omdat het gegevensformulieren omzet in SQL-compatibele gegevens. In combinatie met Snowflake-gegevensarchitectuur werkt de Spark ETL-pijplijn als een handschoen.

Verwant: Hoe Python gratis te leren

Petl is een streamverwerkingsengine die ideaal is voor het verwerken van gegevens van gemengde kwaliteit. Deze Python ETL-tool helpt data-analisten met weinig tot geen codeerervaring om snel datasets te analyseren die zijn opgeslagen in CSV, XML, JSON en vele andere dataformaten. U kunt transformaties met minimale inspanning sorteren, samenvoegen en aggregeren.

Helaas kan Petl je niet helpen met complexe, categorische datasets. Desalniettemin is het een van de beste door Python aangestuurde tools om ETL-pijplijncodecomponenten te structureren en te versnellen.

Riko is een geschikte vervanger voor Yahoo Pipes. Het blijft ideaal voor startups met een lage technologische expertise.

Het is een door Python vervaardigde ETL-pijplijnbibliotheek die voornamelijk is ontworpen om ongestructureerde gegevensstromen aan te pakken. Riko kan bogen op synchrone-asynchrone API's, een kleine processorvoetafdruk en native RSS/Atom-ondersteuning.

Riko staat teams toe om operaties parallel uit te voeren. De streamverwerkingsengine van het platform helpt u bij het uitvoeren van RSS-feeds die bestaan ​​uit audio- en blogteksten. Het is zelfs in staat om CSV/XML/JSON/HTML-bestandsdatasets te parseren, die een integraal onderdeel zijn van business intelligence.

Luigi is een lichtgewicht, goed functionerende Python ETL-frameworktool die datavisualisatie ondersteunt, CLI-integratie, gegevensworkflowbeheer, ETL-taakcontrole van succes/mislukkingen en afhankelijkheid oplossing.

Deze veelzijdige tool volgt een eenvoudige taak en een op doelen gebaseerde aanpak, waarbij elk doelwit je team door de volgende taak heen helpt en deze automatisch uitvoert.

Voor een open-source ETL-tool gaat Luigi efficiënt om met complexe datagestuurde problemen. De tool vindt steun van on-demand muziekservice Spotify voor het verzamelen en delen van wekelijkse aanbevelingen voor muziekafspeellijsten aan gebruikers.

Airflow heeft een gestaag legioen van klanten vergaard onder bedrijven en ervaren data-ingenieurs als hulpmiddel voor het opzetten en onderhouden van datapijplijnen.

De Airflow WebUI helpt bij het plannen van automatisering, het beheren van workflows en het uitvoeren ervan via de inherente CLI. De open-source toolkit kan u helpen bij het automatiseren van gegevensbewerkingen, het organiseren van uw ETL-pijplijnen voor efficiënte orkestratie en het beheren ervan met behulp van Directed Acrylic Graphs (DAG's).

De premium-tool is een gratis aanbod van de almachtige Apache. Het is het beste wapen in je arsenaal voor eenvoudige integratie met je bestaande ETL-framework.

Bonobo is een open-source, op Python gebaseerde ETL-pijplijnimplementatie en data-extractietool. U kunt de CLI gebruiken om gegevens uit SQL, CSV, JSON, XML en vele andere bronnen te extraheren.

Bonobo pakt semi-gestructureerde dataschema's aan. Zijn specialiteit ligt in het gebruik van Docker Containers voor het uitvoeren van ETL-taken. De echte USP ligt echter in de SQLAlchemy-extensie en parallelle gegevensbronverwerking.

Pandas is een ETL-bibliotheek voor batchverwerking met door Python geschreven datastructuren en analysetools.

Python's Panda's versnellen de verwerking van ongestructureerde/semi-gestructureerde gegevens. De bibliotheken worden gebruikt voor ETL-taken met lage intensiteit, waaronder het opschonen van gegevens en het werken met kleine gestructureerde datasets na transformatie van semi- of ongestructureerde sets.

Er is geen juiste one-size-fits-all-ETL-tool. Individuen en bedrijven moeten rekening houden met hun gegevenskwaliteit, structuur, tijdsdruk en beschikbaarheid van vaardigheden voordat ze hun tools met de hand uitkiezen.

Elk van de hierboven genoemde tools kan u helpen om uw ETL-doelen te bereiken.

5 Data Science-bibliotheken voor Python die elke datawetenschapper zou moeten gebruiken

Data modelleren en visualisaties maken met Python? Je hebt deze data science-bibliotheken nodig.

Lees volgende

Over de auteur