Yazara göre resim
 

Bir veri mühendisi olarak bilmeniz beklenen araçların ve çerçevelerin listesi çoğu zaman göz korkutucu olabilir. Ancak en azından SQL, Python ve Bash komut dosyası oluşturma konusunda uzman olmalısınız.

Temel Python özelliklerine ve yerleşik modüllere aşina olmanın yanı sıra, bir veri mühendisi olarak her zaman yapacağınız görevler için Python kitaplıklarıyla çalışma konusunda rahat olmalısınız. Burada, aşağıdaki görevlerde size yardımcı olacak bu tür kitaplıklardan birkaçını inceleyeceğiz:

• API'lerle çalışma
• Web kazıma
• Veritabanlarına bağlanma 
• İş akışı düzenlemesi
• Toplu ve akış işleme

Başlayalım. 

1. İstekler

Bir veri mühendisi olarak, verileri çıkarmak için sıklıkla API'lerle çalışacaksınız. istekleri Python betiğinizin içinden HTTP istekleri yapmanızı sağlayan bir Python kitaplığıdır. İstekler ile RESTful API'lerden veri alabilir, web sayfalarını kazımak üzere getirebilir, verileri sunucu uç noktalarına gönderebilir ve daha fazlasını yapabilirsiniz.

İşte İsteklerin hem veri profesyonelleri hem de geliştiriciler arasında son derece popüler olmasının nedeni:

• İstekler, HTTP istekleri yapmak için GET, POST, PUT ve DELETE gibi çeşitli HTTP yöntemlerini destekleyen basit ve sezgisel bir API sağlar. 
• Kimlik doğrulama, çerezler ve oturumlar gibi özellikleri yönetir. 
• Ayrıca web sunucularıyla sağlam ve verimli iletişim için SSL doğrulama, zaman aşımları ve bağlantı havuzu oluşturma gibi özellikleri de destekler.

İstekleri kullanmaya başlamak için şuraya göz atın: Hızlı başlangıç sayfa ve Gelişmiş Kullanım resmi belgelerdeki kılavuz.

2. GüzelÇorba

Bir veri uzmanı olarak (ister veri bilimci ister veri mühendisi olsun), veri toplamak için web'i programlı bir şekilde kazıma konusunda rahat olmalısınız. Güzel çorba HTML ve XML belgelerini ayrıştırmak ve gezinmek için kullanabileceğiniz web kazıma için en yaygın kullanılan Python kitaplıklarından biridir.

BeautifulSoup'un web kazıma görevleri için mükemmel bir seçim olmasını sağlayan bazı özelliklerini listeleyelim:

• BeautifulSoup, HTML belgelerini ayrıştırmak için basit bir API sağlar. Etiketlere, niteliklere ve içeriğe göre verileri arayabilir, filtreleyebilir ve çıkarabilirsiniz. 
• Farklı kullanım durumları için performans ve uyumluluk seçenekleri sunan lxml ve html5lib dahil olmak üzere çeşitli ayrıştırıcıları destekler.

Ayrıştırma ağacında gezinmekten belgenin yalnızca bir bölümünü ayrıştırmaya kadar, docs BeautifulSoup'u kullanırken gerçekleştirmeniz gerekebilecek tüm görevler için ayrıntılı yönergeler sağlayın. 

BeautifulSoup'a alıştıktan sonra şunları da keşfedebilirsiniz: scrapy web kazıma için. Çoğu web kazıma görevi için İstekleri genellikle BeautifulSoup veya Scrapy ile birlikte kullanırsınız.

3. Pandalar

Bir veri mühendisi olarak düzenli olarak veri işleme ve dönüştürme görevleriyle ilgileneceksiniz. Pandalar veri işleme ve analiz için popüler bir Python kütüphanesidir. Verileri verimli bir şekilde temizlemek, dönüştürmek ve analiz etmek için gerekli veri yapılarını ve bir dizi işlev sağlar.

İşte pandaların veri profesyonelleri arasında popüler olmasının nedeni:

• CSV, Excel, SQL veritabanları ve daha fazlası gibi çeşitli formatlardaki verileri okumayı ve yazmayı destekler.
• Belirtildiği gibi pandalar ayrıca verileri filtrelemek, gruplandırmak, birleştirmek ve yeniden şekillendirmek için işlevler sunar.

The Pandalar Eğitimi: Pandaların Tam Kursu Derek Banas'ın YouTube'daki pandalarla barışık olmanızı sağlayacak kapsamlı bir eğitim. Ayrıca kontrol edebilirsiniz Python ve Pandalarla Veri Tartışmasında Ustalaşmak için 7 Adım pandalarla veri manipülasyonunda uzmanlaşmaya yönelik ipuçları hakkında. 

Pandalar konusunda uzmanlaştıktan sonra veri işleme görevlerini ölçeklendirme ihtiyacına bağlı olarak şunları keşfedebilirsiniz: dask. Python'da kümeler üzerinde paralel hesaplamayı mümkün kılan esnek bir paralel hesaplama kitaplığıdır. 

4. SQLSimya

Veritabanlarıyla çalışmak, bir veri mühendisi olarak iş gününüzde yapacağınız en yaygın görevlerden biridir. SQLAlchemy Python'da veritabanlarıyla çalışmayı kolaylaştıran bir SQL araç seti ve Nesne İlişkisel Haritalama (ORM) kitaplığıdır.

SQLAlchemy'yi faydalı kılan bazı temel özellikler şunlardır:

• Veritabanı sütunlarına öznitelik eşlemesi ile veritabanı modellerinin Python sınıfları olarak tanımlanmasına olanak tanıyan güçlü bir ORM katmanı
• Python'dan SQL sorguları yazmaya ve çalıştırmaya izin verir
• Farklı veritabanlarında tutarlı bir API sağlayan PostgreSQL, MySQL ve SQLite dahil olmak üzere birden fazla veritabanı arka ucu desteği

Ayrıntılı referans kılavuzları için SQLAlchemy belgelerini kontrol edebilirsiniz. yılan ve gibi özellikler bağlantılar ve şema yönetimi.

Ancak çoğunlukla PostgreSQL veritabanlarıyla çalışıyorsanız kullanmayı öğrenmek isteyebilirsiniz. Psikopg2, Python için Postgres bağdaştırıcısı. Psycopg2, PostgreSQL veritabanlarıyla doğrudan Python kodundan çalışmak için düşük seviyeli bir arayüz sağlar. 

5. Hava akımı

Veri mühendisleri sıklıkla iş akışı düzenleme ve otomasyon görevleriyle ilgilenir. İle Apache Hava Akışıiş akışlarını yazabilir, planlayabilir ve izleyebilirsiniz. Böylece toplu işleme işlerini koordine etmek, ETL iş akışlarını düzenlemek veya görevler arasındaki bağımlılıkları yönetmek ve daha fazlası için kullanabilirsiniz.

Airflow'un bazı özelliklerini gözden geçirelim:

• Airflow ile iş akışlarını DAG'ler, görevleri zamanlama, bağımlılıkları yönetme ve iş akışı yürütmesini izleme olarak tanımlarsınız. 
• Veritabanları, bulut platformları ve veri işleme çerçeveleri dahil olmak üzere çeşitli sistem ve hizmetlerle etkileşim kurmak için bir dizi operatör sağlar. 
• Oldukça genişletilebilir; böylece özel operatörleri ve kancaları gerektiği gibi tanımlayabilirsiniz.

Marc Lamberti'nin dersleri ve kurslar Airflow'u kullanmaya başlamak için harika kaynaklardır. Airflow yaygın olarak kullanılsa da Prefect ve Mage gibi keşfedebileceğiniz birçok alternatif de mevcut. Orkestrasyona yönelik Airflow alternatifleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için şu makaleyi okuyun: Veri Düzenleme için 5 Hava Akışı Alternatifi.

6.PySpark

Bir veri mühendisi olarak, dağıtılmış bilgi işlem yetenekleri gerektiren büyük veri işleme görevlerini yerine getirmeniz gerekecektir. PyKıvılcım büyük ölçekli verileri işlemeye yönelik dağıtılmış bir bilgi işlem çerçevesi olan Apache Spark için Python API'sidir.

PySpark'ın bazı özellikleri şunlardır:   

• Toplu işleme, makine öğrenimi ve grafik işleme için API'ler sağlar.
• Yapılandırılmış verilerle çalışmak için DataFrame ve Dataset gibi üst düzey soyutlamaların yanı sıra daha düşük düzeyli veri işleme için RDD'ler sunar.

The PySpark Eğitimi freeCodeCamp'in topluluk YouTube kanalı, PySpark'ı kullanmaya başlamak için iyi bir kaynaktır.

7. Kafka-Python

Kafka popüler bir dağıtılmış yayın platformudur ve Kafka-Python Python'dan Kafka ile etkileşime geçmek için bir kütüphanedir. Yani gerçek zamanlı veri işleme ve mesajlaşma sistemleriyle çalışmanız gerektiğinde Kafka-Python'u kullanabilirsiniz. 

Kafka-Python'un bazı özellikleri şunlardır:

• Kafka konularına yönelik mesajları yayınlamak ve tüketmek için üst düzey Üretici ve Tüketici API'leri sağlar
• Mesaj toplulaştırma, sıkıştırma ve bölümleme gibi özellikleri destekler

Üzerinde çalıştığınız tüm projelerde her zaman Kafka'yı kullanamayabilirsiniz. Ancak daha fazlasını öğrenmek istiyorsanız, docs sayfada yararlı kullanım örnekleri bulunmaktadır.

Yukarı tamamlayan

Ve bu bir sarma! Veri mühendisliği için en sık kullanılan Python kitaplıklarından bazılarını inceledik. Veri mühendisliğini keşfetmek istiyorsanız bu kitaplıkların gerçekte nasıl çalıştığını görmek için uçtan uca veri mühendisliği projeleri oluşturmayı deneyebilirsiniz.

İşte başlamanıza yardımcı olacak birkaç kaynak:

Mutlu öğrenme!
 
 

Bala Priya C Hindistan'dan bir geliştirici ve teknik yazardır. Matematik, programlama, veri bilimi ve içerik oluşturmanın kesiştiği noktada çalışmayı seviyor. İlgi ve uzmanlık alanları DevOps, veri bilimi ve doğal dil işlemeyi içermektedir. Okumayı, yazmayı, kodlamayı ve kahve içmeyi seviyor! Şu anda öğreticiler, nasıl yapılır kılavuzları, fikir yazıları ve daha fazlasını yazarak öğrenmeye ve bilgilerini geliştirici topluluğuyla paylaşmaya çalışıyor. Bala ayrıca ilgi çekici kaynaklara genel bakış ve kodlama eğitimleri de oluşturuyor.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: 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