Veri İhtiyaçlarınızı Karşılamak için En İyi 9 Python ETL Aracı

Veriler, iş zekasının temelini oluşturuyor ve 2022 bu kuralın bir istisnası olmayacak. Python, programlama ve veri analitiği için tercih edilen araç olarak ortaya çıktı. Ek olarak, Python ETL çerçevesi veri ardışık düzenlerini destekler, böylece diğerlerinin yanı sıra veri toplama, tartışma, analize ayrılmış çok sayıda alt sektörü dengeler.

Python'un işlevlerini ve ETL kolaylaştırmadaki kullanımını bilerek, bir veri analistinin işini nasıl kolaylaştırabileceğini özümseyebilirsiniz.

ETL Nedir?

ETL, Çıkarma, Yükleme ve Dönüştürme anlamına gelir. Birden fazla veri kaynağından bilgi çıkarma, gereksinimlere göre dönüştürme ve nihai hedefine yüklemenin ardışık bir sürecidir. Bu hedefler, bir depolama havuzu, BI aracı, veri ambarı ve daha pek çok şey olabilir.

İlişkili: AI Geliştirme için En İyi Programlama Dilleri

ETL ardışık düzeni, iş içi süreçlerden, harici istemci sistemlerinden, satıcılardan ve diğer birçok bağlantılı veri kaynağından veri toplar. Toplanan veriler, analiz için kullanılmadan önce filtrelenir, dönüştürülür ve okunaklı bir biçime dönüştürülür.

Python ETL çerçevesi, uzun süredir karmaşık matematiksel ve analitik programları yürütmek için en uygun dillerden biri olarak hizmet vermiştir.

Bu nedenle, bugün piyasadaki en verimli ETL araçlarından bazılarının ortaya çıkmasından Python'un dolu kitaplığı ve belgelerinin sorumlu olması şaşırtıcı değildir.

Piyasa, her biri son kullanıcıya farklı işlevler sunan ETL araçlarıyla dolup taşmaktadır. Bununla birlikte, aşağıdaki liste, hayatınızı daha kolay ve sorunsuz hale getirmek için en iyi Python ETL araçlarından bazılarını içermektedir.

Bubbles, verileri işlemek ve ETL ardışık düzenini sürdürmek için kullanılan bir Python ETL çerçevesidir. Veri işleme hattını, veri toplama, filtreleme, denetleme, karşılaştırma ve dönüştürmeye yardımcı olan yönlendirilmiş bir grafik olarak ele alır.

Bir Python ETL aracı olarak Bubbles, verileri daha çok yönlü hale getirmenize olanak tanır, böylece birden fazla departman kullanım durumunda analitiği yönlendirmek için kullanılabilir.

Bubbles veri çerçevesi, SQL nesnelerine, Python yineleyicilerine ve hatta sosyal medya API nesnelerine yönelik CSV verileri dahil olmak üzere veri varlıklarını nesneler olarak ele alır. Soyut, bilinmeyen veri kümeleri ve çeşitli veri ortamları/teknolojileri hakkında bilgi edindikçe gelişeceğine güvenebilirsiniz.

Metl veya Mito-ETL, ısmarlama kod bileşenleri geliştirmek için kullanılan, hızla çoğalan bir Python ETL geliştirme platformudur. Bu kod bileşenleri, RDBMS veri entegrasyonları, Düz dosya veri entegrasyonları, API/Hizmet tabanlı veri entegrasyonları ve Pub/Sub (Kuyruk tabanlı) veri entegrasyonları arasında değişebilir.

İlişkili: Python'da Nesne Yönelimli Programlama Nasıl Kullanılır

Metl, kuruluşunuzun teknik bilgisi olmayan üyelerinin zamanında, Python tabanlı, düşük kodlu çözümler oluşturmasını kolaylaştırır. Bu araç, çeşitli veri formlarını yükler ve çoklu veri lojistiği kullanım durumları için kararlı çözümler üretir.

Apache Spark, akış verileriyle çalışan kişiler ve kuruluşlar için Python tabanlı otomasyon için mükemmel bir ETL aracıdır. Veri hacmindeki büyüme, iş ölçeklenebilirliği ile orantılıdır ve Spark ETL ile otomasyonu gerekli ve acımasız hale getirir.

Başlangıç ​​düzeyindeki verileri yönetmek kolaydır; yine de süreç monotondur, zaman alır ve özellikle işiniz büyüdüğünde manuel hatalara eğilimlidir.

Spark, veri formlarını SQL uyumlu verilere dönüştürdüğü için farklı kaynaklardan gelen yarı yapılandırılmış JSON verileri için anlık çözümleri kolaylaştırır. Snowflake veri mimarisiyle bağlantılı olarak Spark ETL ardışık düzeni, bir el ele tutuşmuş gibi çalışır.

İlişkili: Ücretsiz Python Nasıl Öğrenilir

Petl, karışık kalitede verileri işlemek için ideal bir akış işleme motorudur. Bu Python ETL aracı, önceden kodlama deneyimi çok az olan veya hiç olmayan veri analistlerinin CSV, XML, JSON ve diğer birçok veri biçiminde depolanan veri kümelerini hızla analiz etmesine yardımcı olur. Dönüşümleri minimum çabayla sıralayabilir, birleştirebilir ve toplayabilirsiniz.

Ne yazık ki Petl, karmaşık, kategorik veri kümeleri konusunda size yardımcı olamaz. Bununla birlikte, ETL ardışık düzen kod bileşenlerini yapılandırmak ve hızlandırmak için en iyi Python güdümlü araçlardan biridir.

Riko, Yahoo Pipes için uygun bir alternatiftir. Düşük teknolojik uzmanlığa sahip girişimler için ideal olmaya devam ediyor.

Öncelikle yapılandırılmamış veri akışlarını ele almak için tasarlanmış Python tarafından hazırlanmış bir ETL ardışık düzen kitaplığıdır. Riko, senkronize-asenkron API'lere, küçük bir işlemci ayak izine ve RSS/Atom yerel desteğine sahiptir.

Riko, ekiplerin paralel yürütmede operasyon yürütmesine izin verir. Platformun akış işleme motoru, ses ve blog metinlerinden oluşan RSS beslemelerini yürütmenize yardımcı olur. İş zekasının ayrılmaz bir parçası olan CSV/XML/JSON/HTML dosya veri kümelerini bile ayrıştırma yeteneğine sahiptir.

Luigi, veri görselleştirmeyi destekleyen hafif, iyi işleyen bir Python ETL çerçeve aracıdır. CLI entegrasyonu, veri iş akışı yönetimi, ETL görev başarısı/başarısızlığı izleme ve bağımlılık çözüm.

Bu çok yönlü araç, her hedefin bir sonraki görev boyunca ekibinizi tuttuğu ve otomatik olarak yürüttüğü basit bir görev ve hedef tabanlı yaklaşımı izler.

Açık kaynaklı bir ETL aracı için Luigi, karmaşık veri odaklı sorunları verimli bir şekilde ele alır. Araç, haftalık müzik çalma listesi önerilerini kullanıcılara toplamak ve paylaşmak için isteğe bağlı müzik hizmeti Spotify'dan onay alır.

Airflow, bir veri hattı kurulum ve bakım aracı olarak işletmeler ve deneyimli veri mühendisleri arasında sürekli bir kullanıcı kitlesi topladı.

Airflow WebUI, otomasyonu planlamaya, iş akışlarını yönetmeye ve bunları doğal CLI aracılığıyla yürütmeye yardımcı olur. Açık kaynaklı araç seti, veri işlemlerini otomatikleştirmenize, verimli orkestrasyon için ETL işlem hatlarınızı düzenlemenize ve Yönlendirilmiş Akrilik Grafikler (DAG'ler) kullanarak bunları yönetmenize yardımcı olabilir.

Premium araç, her şeye gücü yeten Apache'nin ücretsiz bir teklifidir. Mevcut ETL çerçevenizle kolay entegrasyon için cephaneliğinizdeki en iyi silahtır.

Bonobo, açık kaynaklı, Python tabanlı bir ETL boru hattı dağıtımı ve veri çıkarma aracıdır. SQL, CSV, JSON, XML ve diğer birçok kaynaktan veri çıkarmak için CLI'sinden yararlanabilirsiniz.

Bonobo, yarı yapılandırılmış veri şemalarını ele alıyor. Uzmanlığı, ETL işlerini yürütmek için Docker Containers kullanmasıdır. Ancak, gerçek USP'si SQLAlchemy uzantısında ve paralel veri kaynağı işlemesinde yatmaktadır.

Pandas, Python ile yazılmış veri yapıları ve analiz araçlarına sahip bir ETL toplu işleme kitaplığıdır.

Python'un Pandaları, yapılandırılmamış/yarı yapılandırılmış verilerin işlenmesini hızlandırır. Kitaplıklar, veri temizleme ve yarı veya yapılandırılmamış kümelerden dönüşüm sonrası küçük yapılandırılmış veri kümeleriyle çalışma dahil olmak üzere düşük yoğunluklu ETL görevleri için kullanılır.

Her şeye uyan tek bir ETL aracı yoktur. Bireyler ve işletmeler, araçlarını seçmeden önce veri kalitesini, yapısını, zaman kısıtlamalarını ve beceri kullanılabilirliğini hesaba katmalıdır.

Yukarıda listelenen araçların her biri, ETL hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olmak için uzun bir yol kat edebilir.

Python için Her Veri Bilimcisinin Kullanması Gereken 5 Veri Bilimi Kitaplığı

Python ile verileri modellemek ve görselleştirmeler oluşturmak ister misiniz? Bu veri bilimi kitaplıklarına ihtiyacınız olacak.

Sonrakini Oku

Yazar hakkında