تشكل البيانات جوهر ذكاء الأعمال ، ولن يكون عام 2022 استثناءً لهذه القاعدة. برزت Python كأداة مفضلة للبرمجة وتحليلات البيانات. بالإضافة إلى ذلك ، يدعم إطار عمل Python ETL خطوط أنابيب البيانات ، وبالتالي موازنة العديد من القطاعات الفرعية المخصصة لتجميع البيانات ، والمشاحنات ، والتحليلات ، من بين أمور أخرى.
بمعرفة وظائف Python واستخدامها في تسهيل ETL ، يمكنك استيعاب كيفية تسهيل مهمة محلل البيانات.
ما هو ETL؟
يرمز ETL إلى الاستخراج والتحميل والتحويل. إنها عملية متسلسلة لاستخراج المعلومات من مصادر بيانات متعددة ، وتحويلها حسب المتطلبات ، وتحميلها إلى وجهتها النهائية. يمكن أن تتراوح هذه الوجهات من كونها مستودع تخزين وأداة ذكاء الأعمال ومستودع بيانات وغير ذلك الكثير.
متعلق ب: أفضل لغات البرمجة لتطوير الذكاء الاصطناعي
يجمع خط أنابيب ETL البيانات من العمليات داخل الأعمال وأنظمة العميل الخارجية والموردين والعديد من مصادر البيانات الأخرى المتصلة. يتم تصفية البيانات التي تم جمعها وتحويلها وتحويلها إلى تنسيق مقروء قبل استخدامها للتحليلات.
لطالما خدم إطار عمل Python ETL كواحدة من أفضل اللغات المناسبة لإجراء برامج رياضية وتحليلية معقدة.
ومن ثم ، فليس من المستغرب أن تكون مكتبة Python المليئة بالوثائق والوثائق مسؤولة عن ولادة بعض من أكثر أدوات ETL كفاءة في السوق اليوم.
يغمر السوق بأدوات ETL ، كل منها يقدم مجموعة مختلفة من الوظائف للمستخدم النهائي. ومع ذلك ، تغطي القائمة التالية بعضًا من أفضل أدوات Python ETL لجعل حياتك أسهل وأكثر سلاسة.
Bubbles هو إطار عمل Python ETL يستخدم لمعالجة البيانات والحفاظ على خط أنابيب ETL. يتعامل مع خط أنابيب معالجة البيانات كرسم بياني موجه يساعد في تجميع البيانات ، والترشيح ، والتدقيق ، والمقارنات ، والتحويل.
كأداة Python ETL ، تتيح لك Bubbles جعل البيانات أكثر تنوعًا ، بحيث يمكن استخدامها لقيادة التحليلات في حالات استخدام الأقسام المتعددة.
يتعامل إطار عمل بيانات Bubbles مع أصول البيانات ككائنات ، بما في ذلك بيانات CSV إلى كائنات SQL ومكررات Python وحتى كائنات واجهة برمجة تطبيقات الوسائط الاجتماعية. يمكنك الاعتماد عليها للتطور لأنها تتعرف على مجموعات البيانات المجردة وغير المعروفة وبيئات / تقنيات البيانات المتنوعة.
Metl أو Mito-ETL عبارة عن منصة تطوير Python ETL سريعة الانتشار تُستخدم لتطوير مكونات التعليمات البرمجية المخصصة. يمكن أن تتراوح مكونات التعليمات البرمجية هذه من تكامل بيانات RDBMS ، وتكامل بيانات الملف الثابت ، وتكامل البيانات المستندة إلى API / الخدمة ، وتكامل بيانات Pub / Sub (المستندة إلى قائمة الانتظار).
متعلق ب: كيفية استخدام البرمجة الشيئية في بايثون
يسهل Metl على الأعضاء غير التقنيين في مؤسستك إنشاء حلول في الوقت المناسب ، وقائمة على Python ، ومنخفضة الكود. تقوم هذه الأداة بتحميل نماذج بيانات متنوعة وإنشاء حلول مستقرة لحالات استخدام لوجستيات البيانات المتعددة.
Apache Spark هي أداة ETL ممتازة للأتمتة المستندة إلى Python للأشخاص والمؤسسات التي تعمل مع تدفق البيانات. يتناسب النمو في حجم البيانات مع قابلية تطوير الأعمال ، مما يجعل الأتمتة ضرورية ولا هوادة فيها مع Spark ETL.
إدارة البيانات على مستوى بدء التشغيل سهلة ؛ ومع ذلك ، فإن العملية رتيبة وتستغرق وقتًا طويلاً وعرضة للأخطاء اليدوية ، خاصةً عندما يتوسع عملك.
تسهل Spark الحلول الفورية لبيانات JSON شبه المنظمة من مصادر مختلفة لأنها تحول نماذج البيانات إلى بيانات متوافقة مع SQL. بالاقتران مع بنية بيانات Snowflake ، يعمل خط أنابيب Spark ETL مثل اليد في القفاز.
متعلق ب: كيف تتعلم لغة Python مجانًا
Petl هو محرك معالجة تدفق مثالي لمعالجة البيانات المختلطة الجودة. تساعد أداة Python ETL هذه محللي البيانات الذين لا يتمتعون بخبرة تشفير سابقة في التحليل السريع لمجموعات البيانات المخزنة في CSV و XML و JSON والعديد من تنسيقات البيانات الأخرى. يمكنك فرز التحويلات والانضمام إليها وتجميعها بأقل جهد.
لسوء الحظ ، لا تستطيع شركة Petl مساعدتك في مجموعات البيانات الفئوية والمعقدة. ومع ذلك ، فهي واحدة من أفضل الأدوات التي تعتمد على Python لهيكلة مكونات كود خط أنابيب ETL وتسريعها.
ريكو هو بديل مناسب لأنابيب ياهو. لا تزال مثالية للشركات الناشئة التي تمتلك خبرة تكنولوجية منخفضة.
إنها مكتبة خطوط أنابيب ETL مُصممة من قبل Python ومصممة بشكل أساسي لمعالجة تدفقات البيانات غير المهيكلة. تفتخر Riko بواجهات برمجة تطبيقات متزامنة غير متزامنة ، وبصمة معالج صغيرة ، ودعم أصلي لـ RSS / Atom.
تسمح Riko للفرق بإجراء العمليات بالتوازي مع التنفيذ. يساعدك محرك معالجة البث الخاص بالمنصة على تنفيذ موجزات RSS التي تتكون من نصوص صوتية ومدونة. حتى أنه قادر على تحليل مجموعات بيانات ملفات CSV / XML / JSON / HTML ، والتي تعد جزءًا لا يتجزأ من ذكاء الأعمال.
Luigi هي أداة إطار عمل Python ETL خفيفة الوزن وذات أداء جيد وتدعم تصور البيانات ، تكامل CLI وإدارة سير عمل البيانات ومراقبة نجاح / فشل مهمة ETL والاعتماد الدقة.
تتبع هذه الأداة متعددة الأوجه مهمة مباشرة ونهجًا قائمًا على الهدف ، حيث يمسك كل هدف فريقك خلال المهمة التالية وينفذها تلقائيًا.
بالنسبة لأداة ETL مفتوحة المصدر ، يتعامل Luigi بكفاءة مع المشكلات المعقدة التي تعتمد على البيانات. تجد الأداة تأييدًا من خدمة الموسيقى عند الطلب Spotify لتجميع ومشاركة توصيات قائمة تشغيل الموسيقى الأسبوعية للمستخدمين.
حصل Airflow على مجموعة ثابتة من المستفيدين بين الشركات ومهندسي البيانات المخضرمين كأداة لإعداد خطوط أنابيب البيانات وصيانتها.
يساعد Airflow WebUI في جدولة الأتمتة وإدارة سير العمل وتنفيذها من خلال CLI المتأصل. يمكن أن تساعدك مجموعة الأدوات مفتوحة المصدر في أتمتة عمليات البيانات ، وتنظيم خطوط أنابيب ETL الخاصة بك من أجل تنسيق فعال ، وإدارتها باستخدام Directed Acrylic Graphs (DAGs).
الأداة المتميزة هي عرض مجاني من Apache. إنه أفضل سلاح في ترسانتك للتكامل السهل مع إطار عمل ETL الحالي الخاص بك.
Bonobo هي أداة لاستخراج البيانات ونشر خطوط أنابيب ETL مفتوحة المصدر وقائمة على Python. يمكنك الاستفادة من CLI الخاص به لاستخراج البيانات من SQL و CSV و JSON و XML والعديد من المصادر الأخرى.
يعالج Bonobo مخططات البيانات شبه المنظمة. يكمن تخصصها في استخدام حاويات Docker لتنفيذ وظائف ETL. ومع ذلك ، فإن USP الحقيقي يكمن في امتداده SQLAlchemy ومعالجة مصدر البيانات المتوازية.
Pandas هي مكتبة معالجة دُفعات ETL مع هياكل بيانات مكتوبة بلغة Python وأدوات تحليل.
تسرع Pandas Python معالجة البيانات غير المهيكلة / شبه المنظمة. تُستخدم المكتبات لمهام ETL منخفضة الكثافة بما في ذلك تنقية البيانات والعمل مع مجموعات البيانات المنظمة الصغيرة بعد التحويل من المجموعات شبه أو غير المنظمة.
لا توجد أداة مناسبة ذات مقاس واحد يناسب الجميع ETL. يحتاج الأفراد والشركات إلى مراعاة جودة البيانات والهيكل والقيود الزمنية وتوافر المهارات قبل اختيار أدواتهم يدويًا.
يمكن لكل من الأدوات المذكورة أعلاه أن تقطع شوطًا طويلاً في مساعدتك على تحقيق أهداف ETL الخاصة بك.
هل تريد نمذجة البيانات وإنشاء تصورات باستخدام Python؟ ستحتاج مكتبات علوم البيانات هذه.
اقرأ التالي
- برمجة
- بايثون
- أدوات البرمجة
يتمتع Gaurav Siyal بخبرة عامين في الكتابة ، ويكتب لسلسلة من شركات التسويق الرقمي ووثائق دورة حياة البرامج.
اشترك في نشرتنا الإخبارية
انضم إلى النشرة الإخبارية لدينا للحصول على نصائح تقنية ومراجعات وكتب إلكترونية مجانية وصفقات حصرية!
انقر هنا للاشتراك
