Die 9 besten Python-ETL-Tools zur Erfüllung Ihrer Datenanforderungen

Daten bilden den Kern der Business Intelligence, und 2022 wird keine Ausnahme von dieser Regel sein. Python hat sich zum bevorzugten Werkzeug für die Programmierung und Datenanalyse entwickelt. Darüber hinaus unterstützt das Python-ETL-Framework Datenpipelines und balanciert so zahlreiche Untersektoren aus, die unter anderem der Datenaggregation, dem Wrangling und der Analyse gewidmet sind.

Wenn Sie die Funktionen von Python und seine Verwendung in der ETL-Erleichterung kennen, können Sie sich vorstellen, wie es die Arbeit eines Datenanalysten erleichtern kann.

Was ist ETL?

ETL steht für Extrahieren, Laden und Transformieren. Es ist ein sequenzieller Prozess, bei dem Informationen aus mehreren Datenquellen extrahiert, gemäß den Anforderungen umgewandelt und in ihr endgültiges Ziel geladen werden. Diese Ziele können ein Speicher-Repository, ein BI-Tool, ein Data Warehouse und vieles mehr sein.

Verwandt: Beste Programmiersprachen für die KI-Entwicklung

Die ETL-Pipeline sammelt Daten aus geschäftsinternen Prozessen, externen Clientsystemen, Anbietern und vielen anderen verbundenen Datenquellen. Die gesammelten Daten werden gefiltert, transformiert und in ein lesbares Format umgewandelt, bevor sie für Analysen verwendet werden.

Das Python-ETL-Framework dient seit langem als eine der am besten geeigneten Sprachen zum Ausführen komplexer mathematischer und analytischer Programme.

Daher überrascht es nicht, dass die umfangreiche Bibliothek und Dokumentation von Python für die Entstehung einiger der effizientesten ETL-Tools auf dem heutigen Markt verantwortlich ist.

Der Markt wird mit ETL-Tools überschwemmt, von denen jedes dem Endbenutzer unterschiedliche Funktionen bietet. Die folgende Liste umfasst jedoch einige der besten Python-ETL-Tools, um Ihr Leben einfacher und reibungsloser zu gestalten.

Bubbles ist ein Python-ETL-Framework, das zum Verarbeiten von Daten und zum Verwalten der ETL-Pipeline verwendet wird. Es behandelt die Datenverarbeitungspipeline als gerichtetes Diagramm, das bei der Datenaggregation, -filterung, -überwachung, -vergleiche und -konvertierung hilft.

Als Python-ETL-Tool können Sie mit Bubbles Daten vielseitiger machen, sodass sie für die Analyse in mehreren Anwendungsfällen in Abteilungen verwendet werden können.

Das Bubbles-Datenframework behandelt Datenassets als Objekte, einschließlich CSV-Daten zu SQL-Objekten, Python-Iteratoren und sogar Social-Media-API-Objekten. Sie können sich darauf verlassen, dass es sich weiterentwickelt, wenn es über abstrakte, unbekannte Datensätze und verschiedene Datenumgebungen/-technologien lernt.

Metl oder Mito-ETL ist eine sich schnell verbreitende Python-ETL-Entwicklungsplattform, die verwendet wird, um maßgeschneiderte Codekomponenten zu entwickeln. Diese Codekomponenten können von RDBMS-Datenintegrationen, Flatfile-Datenintegrationen, API/dienstbasierten Datenintegrationen und Pub/Sub-(Warteschlangen-basierten) Datenintegrationen reichen.

Verwandt: So verwenden Sie objektorientierte Programmierung in Python

Metl macht es nicht-technischen Mitgliedern Ihrer Organisation einfacher, zeitnahe Python-basierte Low-Code-Lösungen zu erstellen. Dieses Tool lädt verschiedene Datenformulare und generiert stabile Lösungen für mehrere Anwendungsfälle der Datenlogistik.

Apache Spark ist ein hervorragendes ETL-Tool für Python-basierte Automatisierung für Personen und Unternehmen, die mit Streaming-Daten arbeiten. Das Wachstum des Datenvolumens ist proportional zur Skalierbarkeit des Unternehmens, was eine Automatisierung mit Spark ETL erforderlich und unerbittlich macht.

Die Verwaltung von Daten auf Startup-Ebene ist einfach; Dennoch ist der Prozess monoton, zeitaufwändig und anfällig für manuelle Fehler, insbesondere wenn Ihr Unternehmen expandiert.

Spark ermöglicht sofortige Lösungen für halbstrukturierte JSON-Daten aus unterschiedlichen Quellen, da es Datenformulare in SQL-kompatible Daten umwandelt. In Verbindung mit der Snowflake-Datenarchitektur funktioniert die Spark-ETL-Pipeline wie eine Hand in Hand.

Verwandt: Python kostenlos lernen

Petl ist eine Stream-Processing-Engine, die sich ideal für die Verarbeitung von Daten mit gemischter Qualität eignet. Dieses Python-ETL-Tool hilft Datenanalysten ohne oder mit geringer Programmiererfahrung, Datensätze, die in CSV, XML, JSON und vielen anderen Datenformaten gespeichert sind, schnell zu analysieren. Sie können Transformationen mit minimalem Aufwand sortieren, verbinden und aggregieren.

Leider kann Petl Ihnen bei komplexen, kategorialen Datensätzen nicht helfen. Nichtsdestotrotz ist es eines der besten Python-gesteuerten Tools zum Strukturieren und Beschleunigen von ETL-Pipeline-Codekomponenten.

Riko ist ein passender Ersatz für Yahoo Pipes. Es ist nach wie vor ideal für Startups mit geringer technologischer Expertise.

Es handelt sich um eine in Python erstellte ETL-Pipeline-Bibliothek, die hauptsächlich für unstrukturierte Datenströme entwickelt wurde. Riko bietet synchron-asynchrone APIs, einen winzigen Prozessor-Footprint und native RSS/Atom-Unterstützung.

Riko erlaubt Teams, Operationen in paralleler Ausführung durchzuführen. Die Stream-Processing-Engine der Plattform unterstützt Sie bei der Ausführung von RSS-Feeds, die aus Audio- und Blogtexten bestehen. Es ist sogar in der Lage, CSV-/XML-/JSON-/HTML-Dateidatensätze zu parsen, die ein wesentlicher Bestandteil von Business Intelligence sind.

Luigi ist ein leichtes, gut funktionierendes Python-ETL-Framework-Tool, das die Datenvisualisierung unterstützt. CLI-Integration, Daten-Workflow-Management, Überwachung des Erfolgs/Fehlers von ETL-Aufgaben und Abhängigkeit Auflösung.

Dieses vielseitige Tool verfolgt einen unkomplizierten aufgaben- und zielbasierten Ansatz, bei dem jedes Ziel Ihr Team durch die nächste Aufgabe führt und diese automatisch ausführt.

Als Open-Source-ETL-Tool bewältigt Luigi effizient komplexe datengesteuerte Probleme. Das Tool findet die Unterstützung des On-Demand-Musikdienstes Spotify, um wöchentliche Musik-Playlist-Empfehlungen zu sammeln und an Benutzer weiterzugeben.

Airflow hat als Werkzeug für die Einrichtung und Wartung von Datenpipelines eine stetige Anzahl von Kunden unter Unternehmen und erfahrenen Dateningenieuren gewonnen.

Die Airflow WebUI hilft bei der Planung der Automatisierung, der Verwaltung von Workflows und deren Ausführung über die inhärente CLI. Das Open-Source-Toolkit kann Ihnen dabei helfen, Datenvorgänge zu automatisieren, Ihre ETL-Pipelines für eine effiziente Orchestrierung zu organisieren und sie mit Directed Acrylic Graphs (DAGs) zu verwalten.

Das Premium-Tool ist ein kostenloses Angebot des allmächtigen Apache. Es ist die beste Waffe in Ihrem Arsenal für die einfache Integration in Ihr vorhandenes ETL-Framework.

Bonobo ist ein Open-Source, Python-basiertes ETL-Pipeline-Bereitstellungs- und Datenextraktionstool. Sie können die CLI nutzen, um Daten aus SQL, CSV, JSON, XML und vielen anderen Quellen zu extrahieren.

Bonobo befasst sich mit halbstrukturierten Datenschemata. Seine Spezialität liegt in der Verwendung von Docker-Containern zur Ausführung von ETL-Jobs. Der wahre USP liegt jedoch in der SQLAlchemy-Erweiterung und der parallelen Datenquellenverarbeitung.

Pandas ist eine ETL-Stapelverarbeitungsbibliothek mit in Python geschriebenen Datenstrukturen und Analysetools.

Pythons Pandas beschleunigen die Verarbeitung unstrukturierter/halbstrukturierter Daten. Die Bibliotheken werden für ETL-Aufgaben mit geringer Intensität verwendet, einschließlich der Datenbereinigung und der Arbeit mit kleinen strukturierten Datensätzen nach der Transformation aus halb- oder unstrukturierten Datensätzen.

Es gibt kein richtiges One-Size-Fits-All-ETL-Tool. Einzelpersonen und Unternehmen müssen ihre Datenqualität, Struktur, Zeitbeschränkungen und Verfügbarkeit von Fähigkeiten berücksichtigen, bevor sie ihre Tools auswählen.

Jedes der oben aufgeführten Tools kann Ihnen dabei helfen, Ihre ETL-Ziele zu erreichen.

5 Data Science-Bibliotheken für Python, die jeder Data Scientist verwenden sollte

Möchten Sie mit Python Daten modellieren und Visualisierungen erstellen? Sie benötigen diese Data Science-Bibliotheken.

Weiter lesen

Über den Autor