使用 Python 构建 ETL 管道

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然而，用 Python 构建 ETL 管道并不适合胆小的人。这个过程充满了挑战，包括并行性、日志记录、作业调度和管理数据库连接。然而，Python 功能的吸引力以及大量可用的工具和软件包使其成为将数据集成项目转变为无缝工作的诱人前景。 让我们揭开 5 个关键要点： Python 因其易于使用的语法、可读性以及在数据科学界的流行而被广泛用于构建 ETL 管道。 在 Python 中构建 ETL 管道需要了解相关框架和库。如果没有 Python 经验和实践，初学者可能会发现它具有挑战性。 有多种工具可以使在 Python 中构建 ETL 管道变得更加容易。一些流行的工具包括用于工作流管理的 Apache Airflow 和 Luigi、用于数据处理的 Pandas 以及用于 ETL 操作的 Pygrametl。 Pygrametl 是一个开源 Python ETL 框架，可简化常见的 ETL 流程。它将维度和事实表视为 Python 对象，为 ETL 操作提供内置功能。 Apache Airflow 是一种开源工具，用于通过工作流自动化执行数据管道。它使用有向无环图 (DAG) 来定义 ETL 任务之间的关系和依赖关系。

Airflow 适用于长时间的 ETL 作业和具有多个步骤的项目。 在这份综合指南中，我们汇集了 Python 在 ETL 领域的优势以及可供您使用的各种工具和软件包。无论您是经验丰富的数据工程师还是好奇的初学者，我们都将引导您了解在 Python 中构建 ETL 管道的复杂性，使您能够克服未来的挑战。 目录 关于用 Python 构建 ETL 管道您应该了解什么 皮 马其顿手机号码列表 格拉梅特尔 空气流动 熊猫 路易吉 如何帮助在 Python 中构建 ETL 管道 关于用 Python 构建 ETL 管道您应该了解什么 ETL 管道是将数据从一个源（或多个源）移动到数据库（例如数据仓库）的过程序列。执行 ETL 的方法有多种。然而，Python 在 ETL 领域占据主导地位。 Python 于 1991 年问世。由Guido von Rossum创建，这种编程语言因其易于使用的语法和可读性而立即成为开发人员的最爱。到目前为止，这两个因素都降低了通常与程序维护相关的成本，使其在数据科学界更加流行。 这并不是说 Python 是一种简单的编程语言。离得很远。 使用Python需要相关框架和库的知识，所以完全的新手可能会觉得很难使用。



该语言需要大量练习才能自动执行任务、开发网站或分析数据。 在 Python 中构建 ETL 管道也需要特定的技能。如果您的小公司没有数据工程团队，那么除非您对该编程语言有深入的了解，否则您可能很难从头开始创建复杂的管道。值得庆幸的是，现在有一系列工具可以使构建 Python ETL 管道变得更加容易。其中包括用于工作流管理的Apache Airflow和 Luigi、用于移动和处理数据的Pandas以及 Pygrametl 等独立工具包。 下面，了解如何将这些资源付诸实践。 了解更多：Airflow 与 Luigi：哪个 ETL 最好？ 皮格拉梅特尔 Pygrametl是一个开源 Python ETL 框架，具有适用于常见 ETL 流程的内置功能。Pygrametl 将每个维度和事实表呈现为 Python 对象，允许用户执行许多流行的ETL 操作。Pygrametl 于 2021 年 5 月发布了最新版本的框架（版本 2.7）。