Veriler iş zekasının temelini oluşturur ve 2022 bu kaide için bir kural dışı olmayacaktır. Python, programlama ve veri analitiği için tercih edilen vasıta olarak ortaya çıkmıştır. Ek olarak, Python ETL çerçevesi veri işlem hatlarını destek sunar, böylece diğerlerinin yanı sıra veri toplama, çekişme, analitik için ayrılmış oldukça sayıda alt sektörü dengeler.
Python’un işlevlerini ve ETL kolaylaştırmadaki kullanımını bilerek, bir veri analistinin işini iyi mi kolaylaştırabileceğini özümseyebilirsiniz.
ETL Nedir?
ETL, Ayıklama, Yükleme ve Dönüştürme anlamına gelir. Birden oldukça veri kaynağından informasyon ayıklama, gereksinimlere nazaran dönüştürme ve son hedefine yükleme sıralı bir işlemdir. Bu hedefler bir depolama deposu, BI aracı, veri ambarı ve daha fazlası içinde değişebilir.
ETL ardışık düzeni, iş içi işlemlerden, dış istemci sistemlerinden, satıcılardan ve öteki birçok bağlı veri kaynağından veri toplar. Toplanan veriler, çözümleme için kullanılmadan ilkin filtrelendi, dönüştürülür ve okunaklı bir biçime dönüştürülür.
Python ETL çerçevesi uzun süredir karmaşık matematiksel ve analitik programlar yürütmek için en uygun dillerden biri olarak hizmet verdi.
Bundan dolayı, Python’un ikmal kütüphanesinin ve belgelerinin bugün piyasadaki en verimli ETL araçlarından bazılarının doğumundan görevli olması şaşırtıcı değildir.
Pazar, her biri son kullanıcıya değişik işlevler sunan ETL araçlarıyla dolup taşmıştır. Sadece, aşağıdaki sıralama hayatınızı daha kolay ve sorunsuz hale getirmek için en iyi Python ETL araçlarından bazılarını kapsamaktadır.
1. Kabarcıklar
Bubbles, verileri işlemek ve ETL işlem hattını korumak için kullanılan bir Python ETL çerçevesidir. Veri işleme ardışık düzeni, veri toplama, filtrasyon, denetim, karşılaştırmalar ve dönüştürmeye destek olan yönlendirilmiş bir grafik olarak değerlendirir.
Python ETL aracı olarak Bubbles, verileri daha oldukça yönlü hale getirmenizi sağlar, böylece birden fazla departman kullanım örneğinde analizleri yönlendirmek için kullanılabilir.
Bubbles veri çerçevesi, SQL nesnelerine, Python yineleyicilerine ve hatta toplumsal medya API nesnelerine CSV verileri de dahil olmak suretiyle veri varlıklarını nesne olarak değerlendirir. Soyut, bilinmeyen veri kümeleri ve çeşitli veri ortamları/teknolojileri hakkında informasyon edindikçe evrimleşebileceğine güvenebilirsiniz.
2. Metl
Metl yada Mito-ETL, ısmarlama kod bileşenleri geliştirmek için kullanılan süratli çoğalen bir Python ETL geliştirme platformudur. Bu kod bileşenleri RDBMS veri entegrasyonları, Düz dosya veri entegrasyonları, API/Hizmet tabanlı veri entegrasyonları ve Pub/Sub (Sıra tabanlı) veri entegrasyonlarından değişik olabilir.
Metl, kuruluşunuzun teknik olmayan üyelerinin zamanında, Python tabanlı, düşük kodlu çözümler oluşturmasını kolaylaştırır. Bu vasıta çeşitli veri formları yükler ve birden oldukça veri lojistiği kullanım örnekleri için emin çözümler üretir.
3. Apache Kıvılcımı
Apache Spark, akış verileriyle çalışan kişiler ve işletmeler için Python tabanlı otomasyon için muhteşem bir ETL aracıdır. Veri hacmindeki gelişme, iş ölçeklenebilirliği ile orantılıdır ve Spark ETL ile otomasyonu lüzumlu ve acımasız hale getirir.
Başlangıç düzeyinde verileri yönetmek kolaydır; bununla beraber, süreç tek düze, vakit alıcı ve bilhassa işletmeniz genişlediğinde manuel hatalara eğilimlidir.
Spark, veri formlarını SQL uyumlu verilere dönüştürürken değişik kaynaklardan yarı yapılandırılmış JSON verileri için anlık çözümler sağlar. Snowflake veri mimarisi ile beraber Spark ETL işlem hattı bir el eldiveni benzer biçimde çalışır.
4. Petl
Petl, karışık kaliteli verileri işlemek için ideal bir akış işleme motorudur. Bu Python ETL aracı, CSV, XML, JSON ve öteki birçok veri biçiminde depolanan veri kümelerini süratli bir halde çözümleme etmek için oldukça azca yada asla kodlama deneyimi olmayan veri analistlerine destek sunar. Dönüşümleri minimum çabayla sıralayabilir, bir araya getirebilir ve toplayabilirsiniz.
Ne yazık ki, Petl karmaşık, kategorik veri kümelerinde size destek olması imkansız. Bununla beraber, ETL işlem hattı kodu bileşenlerini yapılandırmak ve hızlandırmak için en iyi Python tahrikli araçlardan biridir.
5. Riko
Riko, Yahoo Pipes için uygun bir yedektir. Düşük teknolojik uzmanlığa haiz girişimler için ideal olmaya devam ediyor.
Ilk olarak yapılandırılmamış veri akışlarını ele almak için tasarlanmış Python tarafınca hazırlanmış bir ETL işlem hattı kitaplığıdır. Riko, senkron asenkron API’lere, ufak bir işlemci ayak izine ve RSS/Atom mahalli desteğine haizdir.
Riko, ekiplerin paralel yürütmede operasyon düzenlemesine izin verdi. Platformun akış işleme motoru, ses ve blog metinlerinden oluşan RSS akışlarını yürütmenize destek sunar. Hatta iş zekasının ayrılmaz bir parçası olan CSV/XML/JSON/HTML dosya veri kümelerini ayrıştırabilir.
6. Luigi
Luigi, veri görselleştirme, CLI entegrasyonu, veri iş akışı yönetimi, ETL vazife başarısı/hata seyretme ve bağımlılık çözümlemesini destekleyen hafifçe, iyi çalışan bir Python ETL çerçeve aracıdır.
Bu oldukça yönlü vasıta, her hedefin bir sonraki vazife süresince takımınızı elinde tutmadığı ve otomatikman yürüttüğü rahat bir vazife ve hedef tabanlı bir yaklaşım izler.
Açık kaynaklı bir ETL aracı için Luigi, karmaşık veri odaklı sorunları verimli bir halde işler. Vasıta, haftalık müzik çalma sıralaması önerilerini toplamak ve kullanıcılara paylaşmak için isteğe bağlı müzik servisi Spotify’dan onay bulur.
7. Hava Akımı
Airflow, bir veri boru hattı kurulum ve bakım aracı olarak işletmeler ve deneyimli veri mühendisleri içinde istikrarlı bir alan kişi lejyonu topladı.
Airflow WebUI, otomasyonun planlanıp iş akışlarını yönetmesine ve bu tarz şeyleri organik CLI vesilesiyle yürütülmesine destek sunar. Açık kaynaklı vasıta seti, veri işlemlerini otomatikleştirmenize, ETL işlem hatlarınızı verimli bir halde düzenlemenize ve Yönlendirilmiş Akrilik Grafikler (DAG’ ler) kullanarak yönetmenize destek olabilir.
Premium vasıta, yüce Apaçi’den parasız bir tekliftir. Mevcut ETL çerçevenizle kolay entegrasyon için cephaneliğinizdeki en iyi silahtır.
8. Bonobo
Bonobo, açık kaynaklı, Python tabanlı bir ETL işlem hattı dağıtım ve veri çıkarma aracıdır. SQL, CSV, JSON, XML ve öteki birçok kaynaktan veri ayıklamak için CLI’sinden yararlanabilirsiniz.
Bonobo yarı yapılandırılmış veri şemalarını ele alır. Uzmanlık alanı, ETL işlerini yürütmek için Docker Containers’ı kullanmasında yatmaktadır. Sadece, gerçek USP’sinde SQLAlchemy uzantısı ve paralel veri deposu işleme yatmektedir.
9. Pandalar
Pandas, Python tarafınca yazılmış veri yapıları ve çözümleme araçlarına haiz bir ETL toplu işleme kütüphanesidir.
Python Pandas, yapılandırılmamış/yarı yapılandırılmış verilerin işlenmesini hızlandırır. Kitaplıklar, veri temizliği ve yarı yada yapılandırılmamış kümelerden dönüşüm sonrası ufak yapılandırılmış veri kümeleriyle emek verme dahil olmak suretiyle düşük yoğunluklu ETL görevleri için kullanılır.
Her insana uygun tek boyutlu bir ETL aracı yoktur. Bireylerin ve işletmelerin araçlarını kullanmadan ilkin veri kalitelerini, yapılarını, vakit kısıtlamalarını ve beceri kullanılabilirliklerini dikkate almaları gerekir.
Yukarıda listelenen araçların her biri ETL hedeflerinize uymanıza destek olmak için uzun bir yol kat edebilir.