تقدم Python أدوات استثنائية لعلوم البيانات. هل تستخدم حاليًا أحدث الأدوات وأكثرها كفاءة في سير عملك؟

اكتسبت Python سمعة طيبة في تعدد استخداماتها والعديد من الأدوات ، مما يجعلها اللغة المفضلة لعلوم البيانات. شجعت العديد من المكتبات الابتكار في هذا المجال. لتحسين مهاراتك واستكشاف فرص جديدة ، من المهم أن تظل على اطلاع دائم بالأدوات الناشئة.

1. ConnectorX: تبسيط تحميل البيانات

بينما توجد معظم البيانات في قواعد البيانات ، عادةً ما تحدث العمليات الحسابية خارجها. ومع ذلك ، يمكن أن يؤدي نقل البيانات من قواعد البيانات وإليها للعمل الفعلي إلى حدوث تباطؤ.

الموصل X يقوم بتحميل البيانات من قواعد البيانات إلى العديد من أدوات مناقشة البيانات الشائعة في Python ، ويحافظ على سرعة الأمور عن طريق تقليل حجم العمل الذي يتعين القيام به.

يستخدم ConnectorX ملفات مكتبة لغة برمجة Rust في الصميم. هذا يسمح بالتحسينات مثل القدرة على التحميل من مصدر البيانات بالتوازي مع التقسيم. البيانات في قاعدة بيانات PostgreSQL، على سبيل المثال ، يمكنك تحميله بهذه الطريقة عن طريق تحديد عمود القسم.

يدعم IConnectorX أيضًا قراءة البيانات من قواعد بيانات مختلفة ، بما في ذلك MySQL / MariaDB و SQLite و Amazon Redshift و Microsoft SQL Server و Azure SQL و Oracle.

instagram viewer

يمكنك تحويل النتائج إلى Pandas أو PyArrow DataFrames ، أو إعادة توجيهها إلى Modin أو Dask أو Polars باستخدام PyArrow.

2. DuckDB: تمكين أعباء عمل الاستعلام التحليلي

DuckDB يستخدم مخزن بيانات عمودي ويحسن أحمال عمل الاستعلام التحليلي طويل الأمد. يوفر جميع الميزات التي تتوقعها من قاعدة بيانات تقليدية ، بما في ذلك معاملات ACID.

علاوة على ذلك ، يمكنك إعداده في بيئة Python باستخدام أمر تثبيت نقطة واحدة ، مما يلغي الحاجة إلى تكوين مجموعة برامج منفصلة.

يستوعب DuckDB البيانات بتنسيق CSV أو JSON أو Parquet. يعمل DuckDB على تحسين الكفاءة من خلال تقسيم قواعد البيانات الناتجة إلى ملفات فعلية منفصلة وفقًا لمفاتيح مثل السنة والشهر.

عند استخدام DuckDB للاستعلام ، فإنه يتصرف مثل قاعدة بيانات علائقية عادية تعمل بنظام SQL ولكن مع ميزات إضافية مثل أخذ عينات بيانات عشوائية وإنشاء وظائف نافذة.

علاوة على ذلك ، يوفر DuckDB امتدادات مفيدة مثل البحث عن نص كامل ، واستيراد / تصدير Excel ، والاتصالات المباشرة إلى ملفات SQLite و PostgreSQL ، وتصدير الملفات بتنسيق باركيه ، ودعم العديد من تنسيقات البيانات الجغرافية المكانية الشائعة و أنواع.

3. Optimus: تبسيط معالجة البيانات

يمكن أن يكون تنظيف البيانات وإعدادها للمشاريع التي تتمحور حول DataFrame إحدى المهام التي لا تحسد عليها. أوبتيموس عبارة عن مجموعة أدوات شاملة مصممة لتحميل البيانات واستكشافها وتنظيفها وإعادة كتابتها إلى مصادر بيانات مختلفة.

يمكن لـ Optimus استخدام Pandas و Dask و CUDF (و Dask + CUDF) أو Vaex أو Spark كمحرك البيانات الأساسي. يمكنك التحميل والحفظ مرة أخرى إلى Arrow و Parquet و Excel ومختلف مصادر قواعد البيانات الشائعة أو تنسيقات الملفات المسطحة مثل CSV و JSON.

تشبه واجهة برمجة تطبيقات معالجة البيانات في Optimus Pandas ، لكنها تقدم المزيد .rows () و .cols () الملحقات. هذه الموصّلات تجعل أداء المهام المختلفة أسهل بكثير.

على سبيل المثال ، يمكنك فرز DataFrame أو تصفيته بناءً على قيم العمود أو تغيير البيانات باستخدام معايير محددة أو تضييق نطاق العمليات بناءً على شروط معينة. علاوة على ذلك ، يتضمن Optimus معالجات مصممة للتعامل مع أنواع البيانات الشائعة في العالم الحقيقي مثل عناوين البريد الإلكتروني وعناوين URL.

من المهم أن تدرك أن Optimus قيد التطوير النشط حاليًا ، وكان آخر إصدار رسمي له في عام 2020. نتيجة لذلك ، قد يكون أقل حداثة مقارنة بالمكونات الأخرى في مكدسك.

4. الأقطاب: تسريع إطارات البيانات

إذا وجدت نفسك تعمل مع DataFrames وكنت محبطًا بسبب قيود أداء Pandas ، قطبية هو حل ممتاز. توفر مكتبة DataFrame هذه الخاصة بـ Python بنية ملائمة مثل Pandas.

على عكس Pandas ، يستخدم Polars مكتبة مكتوبة بلغة Rust تزيد من إمكانات جهازك خارج الصندوق. لا تحتاج إلى استخدام بناء جملة خاص للاستمتاع بميزات تحسين الأداء مثل المعالجة المتوازية أو SIMD.

حتى العمليات البسيطة مثل القراءة من ملف CSV تكون أسرع. بالإضافة إلى ذلك ، توفر Polars أوضاع تنفيذ متحمسة وكاملة ، مما يسمح بتنفيذ الاستعلام الفوري أو تأجيله حتى الضرورة.

كما يوفر أيضًا واجهة برمجة تطبيقات متدفقة لمعالجة الاستعلامات المتزايدة ، على الرغم من أن هذه الميزة قد لا تكون متاحة لجميع الوظائف حتى الآن. يمكن لمطوري Rust أيضًا إنشاء ملحقات Polars الخاصة بهم باستخدام pyo3.

5. Snakemake: أتمتة سير عمل علوم البيانات

يفرض إعداد مهام سير عمل علوم البيانات تحديات ، وقد يكون ضمان الاتساق والقدرة على التنبؤ أكثر صعوبة. الأفعى يعالج ذلك عن طريق أتمتة إعدادات تحليل البيانات في Python ، مما يضمن نتائج متسقة للجميع.

تعتمد العديد من مشاريع علوم البيانات الحالية على Snakemake. نظرًا لأن سير عمل علم البيانات الخاص بك يزداد تعقيدًا ، فإن تشغيله تلقائيًا باستخدام Snakemake يصبح مفيدًا.

سير عمل Snakemake يشبه GNU مما يجعل سير العمل. في Snakemake ، يمكنك تحديد النتائج المرغوبة باستخدام القواعد التي تحدد الإدخال والإخراج والأوامر اللازمة. يمكنك إنشاء قواعد سير عمل متعددة مؤشرات الترابط للاستفادة من المعالجة المتوازية.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تنشأ بيانات التكوين من ملفات JSON / YAML. تتيح لك مهام سير العمل أيضًا تحديد وظائف لتحويل البيانات المستخدمة في القواعد وإجراءات التسجيل التي يتم اتخاذها في كل خطوة.

تصمم Snakemake الوظائف لتكون محمولة وقابلة للنشر في البيئات التي تديرها Kubernetes أو الأنظمة الأساسية السحابية المحددة مثل Google Cloud Life Sciences أو Tibanna على AWS.

يمكنك تجميد مهام سير العمل لاستخدام مجموعة حزم دقيقة ، ويمكن لعمليات سير العمل المنفذة تخزين اختبارات الوحدة المُنشأة معهم. للأرشفة طويلة المدى ، يمكنك تخزين مهام سير العمل ككرات مضغوطة.

من خلال تبني أحدث أدوات علوم البيانات هذه ، يمكنك زيادة إنتاجيتك وتوسيع إمكانياتك والشروع في رحلات مثيرة تعتمد على البيانات. ومع ذلك ، تذكر أن مشهد علم البيانات يتطور. للبقاء في الطليعة ، استمر في الاستكشاف والتجريب والتكيف مع الأدوات والتقنيات الجديدة التي تظهر في هذا المجال المتغير.