Imagine de autor
 

În calitate de inginer de date, lista de instrumente și cadre pe care trebuie să le cunoașteți poate fi adesea descurajantă. Dar, cel puțin, ar trebui să fii priceput în scripting SQL, Python și Bash.

Pe lângă faptul că sunteți familiarizat cu caracteristicile de bază Python și cu modulele încorporate, ar trebui să vă simțiți confortabil să lucrați cu bibliotecile Python pentru sarcini pe care le veți face tot timpul ca inginer de date. Aici, vom explora câteva astfel de biblioteci pentru a vă ajuta cu următoarele sarcini:

• Lucrul cu API-uri
• Răzuire web
• Conectarea la baze de date 
• Orchestrarea fluxului de lucru
• Procesare lot și flux

Să începem. 

1. Cereri

În calitate de inginer de date, veți lucra adesea cu API-uri pentru a extrage date. Cereri este o bibliotecă Python care vă permite să faceți solicitări HTTP din scriptul dvs. Python. Cu Requests, puteți prelua date din API-urile RESTful, puteți prelua pagini web pentru scraping, puteți trimite date către punctele finale ale serverului și multe altele.

Iată de ce Requests este foarte popular în rândul profesioniștilor de date și al dezvoltatorilor deopotrivă:

• Requests oferă un API simplu și intuitiv pentru a face cereri HTTP, care acceptă diverse metode HTTP, cum ar fi GET, POST, PUT și DELETE. 
• Se ocupă de funcții precum autentificarea, cookie-urile și sesiunile. 
• De asemenea, acceptă funcții precum verificarea SSL, timeout-uri și pooling de conexiuni pentru o comunicare robustă și eficientă cu serverele web.

Pentru a începe cu Cereri, consultați Pornire rapidă pagina și Utilizare avansată ghid în documentele oficiale.

2. BeautifulSup

În calitate de profesionist în domeniul datelor (fie că este un om de știință de date sau un inginer de date), ar trebui să vă simțiți confortabil cu răzuirea programatică a web-ului pentru a colecta date. BeautifulSoup este una dintre cele mai utilizate biblioteci Python pentru web scraping pe care o puteți folosi pentru analizarea și navigarea documentelor HTML și XML.

Să enumerăm câteva dintre caracteristicile BeautifulSoup care îl fac o alegere excelentă pentru sarcinile web scraping:

• BeautifulSoup oferă un API simplu pentru analizarea documentelor HTML. Puteți căuta, filtra și extrage date pe baza etichetelor, atributelor și conținutului. 
• Acceptă diverse analizoare, inclusiv lxml și html5lib, oferind opțiuni de performanță și compatibilitate pentru diferite cazuri de utilizare.

De la navigarea în arborele de analiză până la analizarea doar a unei părți a documentului, docs oferiți instrucțiuni detaliate pentru toate sarcinile pe care este posibil să aveți nevoie să le efectuați când utilizați BeautifulSoup. 

Odată ce vă simțiți confortabil cu BeautifulSoup, puteți și explora Scrapy pentru web scraping. Pentru majoritatea sarcinilor de web scraping, veți folosi adesea Cereri împreună cu BeautifulSoup sau Scrapy.

3. Panda

În calitate de inginer de date, vă veți ocupa în mod regulat de sarcinile de manipulare și transformare a datelor. ursi panda este o bibliotecă populară Python pentru manipularea și analiza datelor. Acesta oferă structuri de date și o suită de funcții necesare pentru curățarea, transformarea și analizarea eficientă a datelor.

Iată de ce panda este populară printre profesioniștii de date:

• Acceptă citirea și scrierea datelor în diferite formate, cum ar fi CSV, Excel, baze de date SQL și multe altele
• După cum am menționat, panda oferă și funcții de filtrare, grupare, îmbinare și remodelare a datelor.

Tutorial Pandas: Curs complet Pandas de Derek Banas pe YouTube este un tutorial cuprinzător pentru a vă simți confortabil cu panda. De asemenea, puteți verifica 7 pași pentru a stăpâni disputele de date cu Python și Pandas despre sfaturi pentru stăpânirea manipulării datelor cu panda. 

Odată ce vă simțiți confortabil cu panda, în funcție de necesitatea de a scala sarcinile de procesare a datelor, puteți explora Bord. Care este o bibliotecă flexibilă de calcul paralel în Python, care permite calculul paralel pe clustere. 

4. SQLAlchemy

Lucrul cu bazele de date este una dintre cele mai frecvente sarcini pe care le veți face în ziua de lucru ca inginer de date. SQLAlchemy este un set de instrumente SQL și o bibliotecă ORM (Object-Relational Mapping) în Python, care simplifică lucrul cu bazele de date.

Unele caracteristici cheie ale SQLAlchemy care îl fac util includ:

• Un strat ORM puternic care permite definirea modelelor de baze de date ca clase Python, cu maparea atributelor la coloanele bazei de date
• Permite scrierea și rularea de interogări SQL din Python
• Suport pentru mai multe backend-uri de baze de date, inclusiv PostgreSQL, MySQL și SQLite - oferind un API consistent în diferite baze de date

Puteți consulta documentele SQLAlchemy pentru ghiduri de referință detaliate despre ORM și caracteristici precum gestionarea conexiunilor și a schemelor.

Dacă, totuși, lucrați mai ales cu baze de date PostgreSQL, poate doriți să învățați să utilizați Psycopg2, adaptorul Postgres pentru Python. Psycopg2 oferă o interfață de nivel scăzut pentru lucrul cu bazele de date PostgreSQL direct din codul Python. 

5. Fluxul de aer

Inginerii de date se ocupă frecvent de sarcinile de orchestrare și automatizare a fluxului de lucru. Cu Flux de aer Apache, puteți crea, programa și monitoriza fluxurile de lucru. Așadar, îl puteți folosi pentru coordonarea joburilor de procesare în lot, orchestrarea fluxurilor de lucru ETL sau gestionarea dependențelor dintre sarcini și multe altele.

Să revizuim câteva dintre caracteristicile Airflow:

• Cu Airflow, definiți fluxurile de lucru ca DAG-uri, planificarea sarcinilor, gestionarea dependențelor și monitorizarea execuției fluxului de lucru. 
• Acesta oferă un set de operatori pentru interacțiunea cu diverse sisteme și servicii, inclusiv baze de date, platforme cloud și cadre de procesare a datelor. 
• Este destul de extensibil; astfel încât să puteți defini operatori și cârlige personalizate după cum este necesar.

Tutorialele lui Marc Lamberti iar cursurile sunt resurse excelente pentru a începe cu Airflow. Deși Airflow este utilizat pe scară largă, există mai multe alternative, cum ar fi Prefect și Mage, pe care le puteți explora. Pentru a afla mai multe despre alternativele Airflow pentru orchestrare, citiți 5 alternative de flux de aer pentru orchestrarea datelor.

6. PySpark

În calitate de inginer de date, va trebui să vă ocupați de sarcini de procesare a datelor mari care necesită capacități de calcul distribuite. PySpark este API-ul Python pentru Apache Spark, un cadru de calcul distribuit pentru procesarea datelor la scară largă.

Unele caracteristici ale PySpark sunt următoarele:   

• Oferă API-uri pentru procesarea loturilor, învățarea automată și procesarea graficelor, printre altele.
• Oferă abstracții la nivel înalt precum DataFrame și Dataset pentru lucrul cu date structurate, împreună cu RDD-uri pentru manipularea datelor de nivel inferior.

Tutorial PySpark pe canalul YouTube al comunității freeCodeCamp este o resursă bună pentru a începe cu PySpark.

7. Kafka-Python

Kafka este o platformă de streaming distribuită populară și Kafka-Python este o bibliotecă pentru interacțiunea cu Kafka din Python. Astfel, puteți utiliza Kafka-Python atunci când aveți nevoie să lucrați cu sisteme de procesare a datelor și de mesagerie în timp real. 

Unele caracteristici ale Kafka-Python sunt următoarele:

• Oferă API-uri pentru producători și consumatori la nivel înalt pentru publicarea și consumarea mesajelor către și de la subiectele Kafka
• Acceptă funcții precum gruparea mesajelor, compresia și partiționarea

Este posibil să nu utilizați întotdeauna Kafka pentru toate proiectele la care lucrați. Dar dacă doriți să aflați mai multe, docs pagina are exemple utile de utilizare.

Încheierea

Și ăsta e un înveliș! Am trecut peste unele dintre cele mai frecvent utilizate biblioteci Python pentru ingineria datelor. Dacă doriți să explorați ingineria datelor, puteți încerca să construiți proiecte end-to-end de inginerie a datelor pentru a vedea cum funcționează de fapt aceste biblioteci.

Iată câteva resurse pentru a începe:

Învățare fericită!
 
 

Bala Priya C este un dezvoltator și scriitor tehnic din India. Îi place să lucreze la intersecția dintre matematică, programare, știința datelor și crearea de conținut. Domeniile ei de interes și expertiză includ DevOps, știința datelor și procesarea limbajului natural. Îi place să citească, să scrie, să codifice și să cafea! În prezent, ea lucrează la învățarea și la împărtășirea cunoștințelor sale cu comunitatea de dezvoltatori, creând tutoriale, ghiduri, articole de opinie și multe altele. Bala creează, de asemenea, prezentări captivante ale resurselor și tutoriale de codificare.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.kdnuggets.com/7-python-libraries-every-data-engineer-should-know?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=7-python-libraries-every-data-engineer-should-know