مصنف کی طرف سے تصویر
ایک ڈیٹا انجینئر کے طور پر، ٹولز اور فریم ورک کی فہرست جن کے بارے میں آپ سے توقع کی جاتی ہے وہ اکثر مشکل ہو سکتی ہے۔ لیکن، کم از کم، آپ کو SQL، Python، اور Bash اسکرپٹنگ میں ماہر ہونا چاہیے۔
Python کی بنیادی خصوصیات اور بلٹ ان ماڈیولز سے واقف ہونے کے علاوہ، آپ کو Python لائبریریوں کے ساتھ ان کاموں کے لیے بھی آرام سے کام کرنا چاہیے جو آپ ڈیٹا انجینئر کے طور پر ہر وقت کریں گے۔ یہاں، ہم درج ذیل کاموں میں آپ کی مدد کرنے کے لیے کچھ ایسی لائبریریوں کو تلاش کریں گے:
- APIs کے ساتھ کام کرنا
- ویب سکریپنگ۔
- ڈیٹا بیس سے جڑ رہا ہے۔
- ورک فلو آرکیسٹریشن
- بیچ اور اسٹریم پروسیسنگ
چلیں شروع کرتے ہیں۔۔
1. درخواستیں
ڈیٹا انجینئر کے طور پر، آپ اکثر ڈیٹا نکالنے کے لیے APIs کے ساتھ کام کریں گے۔ درخواستیں ایک Python لائبریری ہے جو آپ کو اپنے Python اسکرپٹ کے اندر سے HTTP درخواستیں کرنے دیتی ہے۔ درخواستوں کے ساتھ، آپ RESTful APIs سے ڈیٹا بازیافت کر سکتے ہیں، سکریپنگ کے لیے ویب صفحات حاصل کر سکتے ہیں، سرور کے اختتامی مقامات پر ڈیٹا بھیج سکتے ہیں، اور بہت کچھ۔
یہاں یہ ہے کہ درخواستیں ڈیٹا پروفیشنلز اور ڈویلپرز میں یکساں مقبول کیوں ہیں:
- درخواستیں HTTP درخواستیں کرنے کے لیے ایک سادہ اور بدیہی API فراہم کرتی ہے، مختلف HTTP طریقوں جیسے GET، POST، PUT، اور DELETE کی حمایت کرتی ہے۔
- یہ توثیق، کوکیز اور سیشن جیسی خصوصیات کو ہینڈل کرتا ہے۔
- یہ ویب سرورز کے ساتھ مضبوط اور موثر مواصلت کے لیے SSL تصدیق، ٹائم آؤٹ، اور کنکشن پولنگ جیسی خصوصیات کو بھی سپورٹ کرتا ہے۔
درخواستوں کے ساتھ شروع کرنے کے لیے، چیک کریں۔ فوری آغاز صفحہ اور اعلی درجے کی استعمال سرکاری دستاویزات میں رہنمائی۔
2. خوبصورت سوپ
ڈیٹا پروفیشنل کے طور پر (چاہے ڈیٹا سائنسدان ہو یا ڈیٹا انجینئر)، آپ کو ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے پروگرام کے مطابق ویب کو اسکریپ کرنے میں آسانی ہونی چاہیے۔ خوبصورت سوپ ویب سکریپنگ کے لیے سب سے زیادہ استعمال ہونے والی Python لائبریریوں میں سے ایک ہے جسے آپ HTML اور XML دستاویزات کو پارس کرنے اور نیویگیٹ کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
آئیے BeautifulSoup کی کچھ خصوصیات کی فہرست بنائیں جو اسے ویب سکریپنگ کے کاموں کے لیے بہترین انتخاب بناتی ہیں:
- BeautifulSoup HTML دستاویزات کو پارس کرنے کے لیے ایک سادہ API فراہم کرتا ہے۔ آپ ٹیگز، صفات اور مواد کی بنیاد پر ڈیٹا کو تلاش، فلٹر اور نکال سکتے ہیں۔
- یہ مختلف تجزیہ کاروں کو سپورٹ کرتا ہے، بشمول lxml اور html5lib — مختلف استعمال کے معاملات کے لیے کارکردگی اور مطابقت کے اختیارات پیش کرتے ہیں۔
پارس ٹری کو نیویگیٹ کرنے سے لے کر دستاویز کے صرف ایک حصے کو پارس کرنے تک، دستاویزات ان تمام کاموں کے لیے تفصیلی رہنما خطوط فراہم کریں جو آپ کو BeautifulSoup استعمال کرتے وقت انجام دینے کی ضرورت پڑسکتی ہیں۔
ایک بار جب آپ BeautifulSoup کے ساتھ آرام سے ہیں، تو آپ بھی دریافت کر سکتے ہیں۔ کھردرا ویب سکریپنگ کے لئے. ویب سکریپنگ کے زیادہ تر کاموں کے لیے، آپ اکثر BeautifulSoup یا Scrapy کے ساتھ مل کر درخواستوں کا استعمال کریں گے۔
3. پانڈا۔
ڈیٹا انجینئر کے طور پر، آپ ڈیٹا میں ہیرا پھیری اور تبدیلی کے کاموں سے باقاعدگی سے نمٹیں گے۔ پانڈاس ڈیٹا کی ہیرا پھیری اور تجزیہ کے لیے ایک مشہور Python لائبریری ہے۔ یہ ڈیٹا ڈھانچے اور ڈیٹا کی صفائی، تبدیلی، اور مؤثر طریقے سے تجزیہ کرنے کے لیے ضروری افعال کا ایک مجموعہ فراہم کرتا ہے۔
یہاں یہ ہے کہ پانڈا ڈیٹا پروفیشنلز میں کیوں مقبول ہے:
- یہ مختلف فارمیٹس جیسے CSV، Excel، SQL ڈیٹا بیس، اور مزید میں ڈیٹا کو پڑھنے اور لکھنے کی حمایت کرتا ہے۔
- جیسا کہ ذکر کیا گیا ہے، پانڈا ڈیٹا کو فلٹر کرنے، گروپ بندی کرنے، انضمام کرنے اور نئی شکل دینے کے کام بھی پیش کرتے ہیں۔
۔ پانڈاس ٹیوٹوریل: پانڈاس مکمل کورس یوٹیوب پر Derek Banas کی طرف سے پانڈوں کے ساتھ آرام دہ ہونے کے لیے ایک جامع ٹیوٹوریل ہے۔ آپ بھی چیک کر سکتے ہیں۔ Python اور پانڈوں کے ساتھ ڈیٹا رینگلنگ میں مہارت حاصل کرنے کے 7 اقدامات پانڈوں کے ساتھ ڈیٹا ہیرا پھیری میں مہارت حاصل کرنے کے نکات پر۔
ایک بار جب آپ پانڈوں کے ساتھ آرام دہ ہو جائیں، ڈیٹا پروسیسنگ کے کاموں کو پیمانے کی ضرورت پر منحصر ہے، آپ دریافت کر سکتے ہیں ڈسک. جو Python میں ایک لچکدار متوازی کمپیوٹنگ لائبریری ہے، جو کلسٹرز پر متوازی کمپیوٹنگ کو فعال کرتی ہے۔
4. SQLAlchemy
ڈیٹا بیس کے ساتھ کام کرنا ایک عام کام ہے جو آپ ڈیٹا انجینئر کے طور پر اپنے کام کے دن میں کریں گے۔ سکلئلکمی ایک ایس کیو ایل ٹول کٹ اور ازگر میں ایک آبجیکٹ-ریلیشنل میپنگ (ORM) لائبریری ہے جو ڈیٹا بیس کے ساتھ کام کرنا آسان بناتی ہے۔
SQLAlchemy کی کچھ اہم خصوصیات جو اسے مددگار بناتی ہیں ان میں شامل ہیں:
- ایک طاقتور ORM پرت جو ڈیٹا بیس کے ماڈلز کو ازگر کی کلاسز کے طور پر بیان کرنے کی اجازت دیتی ہے، ڈیٹا بیس کالموں میں صفات کی نقشہ سازی کے ساتھ
- Python سے SQL سوالات لکھنے اور چلانے کی اجازت دیتا ہے۔
- متعدد ڈیٹا بیس بیک اینڈز کے لیے سپورٹ، بشمول PostgreSQL، MySQL، اور SQLite — مختلف ڈیٹا بیسز میں ایک مستقل API فراہم کرنا
آپ پر تفصیلی حوالہ گائیڈز کے لیے SQLAlchemy دستاویزات کو چیک کر سکتے ہیں۔ ORM اور خصوصیات جیسے کنکشن اور اسکیما مینجمنٹ.
اگر، تاہم، آپ زیادہ تر PostgreSQL ڈیٹا بیس کے ساتھ کام کرتے ہیں، تو آپ استعمال کرنا سیکھ سکتے ہیں۔ سائیکوپ جی 2, Python کے لیے Postgres اڈاپٹر۔ Psycopg2 براہ راست Python کوڈ سے PostgreSQL ڈیٹا بیس کے ساتھ کام کرنے کے لیے ایک نچلی سطح کا انٹرفیس فراہم کرتا ہے۔
5. ہوا کا بہاؤ
ڈیٹا انجینئر اکثر ورک فلو آرکیسٹریشن اور آٹومیشن کے کاموں سے نمٹتے ہیں۔ کے ساتھ اپاچی ایئر فلو، آپ ورک فلو کو مصنف، شیڈول اور مانیٹر کر سکتے ہیں۔ لہذا آپ اسے بیچ پروسیسنگ جابز کو مربوط کرنے، ETL ورک فلو کو آرکیسٹریٹنگ، یا کاموں کے درمیان انحصار کو منظم کرنے اور مزید بہت کچھ کے لیے استعمال کر سکتے ہیں۔
آئیے ایئر فلو کی کچھ خصوصیات کا جائزہ لیتے ہیں:
- ایئر فلو کے ساتھ، آپ ورک فلو کو ڈی اے جی، شیڈولنگ ٹاسک، انحصار کا انتظام، اور ورک فلو کے عمل کی نگرانی کرتے ہیں۔
- یہ ڈیٹا بیس، کلاؤڈ پلیٹ فارمز، اور ڈیٹا پروسیسنگ فریم ورک سمیت مختلف سسٹمز اور خدمات کے ساتھ تعامل کے لیے آپریٹرز کا ایک سیٹ فراہم کرتا ہے۔
- یہ کافی قابل توسیع ہے؛ تاکہ آپ حسب ضرورت آپریٹرز اور ہکس کی وضاحت کر سکیں۔
مارک لیمبرٹی کے سبق اور کورسز ایئر فلو کے ساتھ شروع کرنے کے لیے بہترین وسائل ہیں۔ جبکہ ایئر فلو کا وسیع پیمانے پر استعمال کیا جاتا ہے، وہاں پریفیکٹ اور میج جیسے کئی متبادل ہیں جنہیں آپ بھی دریافت کر سکتے ہیں۔ آرکیسٹریشن کے لیے ایئر فلو متبادل کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، پڑھیں ڈیٹا آرکیسٹریشن کے لیے 5 ایئر فلو متبادل.
6. پی اسپارک
ڈیٹا انجینئر کے طور پر، آپ کو ڈیٹا پروسیسنگ کے بڑے کاموں کو سنبھالنے کی ضرورت ہوگی جس کے لیے تقسیم شدہ کمپیوٹنگ کی صلاحیتوں کی ضرورت ہوتی ہے۔ پی اسپارک Apache Spark کے لیے Python API ہے، بڑے پیمانے پر ڈیٹا پر کارروائی کرنے کے لیے ایک تقسیم شدہ کمپیوٹنگ فریم ورک۔
PySpark کی کچھ خصوصیات درج ذیل ہیں:
- یہ دوسروں کے درمیان بیچ پروسیسنگ، مشین لرننگ، اور گراف پروسیسنگ کے لیے API فراہم کرتا ہے۔
- یہ نچلے درجے کے ڈیٹا کی ہیرا پھیری کے لیے RDDs کے ساتھ، سٹرکچرڈ ڈیٹا کے ساتھ کام کرنے کے لیے DataFrame اور Dataset جیسے اعلیٰ سطحی تجریدات پیش کرتا ہے۔
۔ پی اسپارک ٹیوٹوریل freeCodeCamp کے کمیونٹی پر یوٹیوب چینل PySpark کے ساتھ شروع کرنے کا ایک اچھا ذریعہ ہے۔
7. کافکا ازگر
کافکا ایک مقبول تقسیم شدہ اسٹریمنگ پلیٹ فارم ہے، اور کافکا - ازگر Python سے کافکا کے ساتھ بات چیت کے لیے ایک لائبریری ہے۔ لہذا جب آپ کو ریئل ٹائم ڈیٹا پروسیسنگ اور میسجنگ سسٹم کے ساتھ کام کرنے کی ضرورت ہو تو آپ Kafka-Python استعمال کر سکتے ہیں۔
کافکا ازگر کی کچھ خصوصیات درج ذیل ہیں:
- کافکا کے موضوعات پر پیغامات شائع کرنے اور استعمال کرنے کے لیے اعلیٰ سطح کے پروڈیوسر اور کنزیومر APIs فراہم کرتا ہے۔
- پیغام بیچنگ، کمپریشن، اور پارٹیشننگ جیسی خصوصیات کو سپورٹ کرتا ہے۔
ہو سکتا ہے کہ آپ ہمیشہ کافکا کو ان تمام پروجیکٹس کے لیے استعمال نہ کریں جن پر آپ کام کرتے ہیں۔ لیکن اگر آپ مزید جاننا چاہتے ہیں تو دستاویزات صفحہ میں مفید استعمال کی مثالیں ہیں۔
ختم کرو
اور یہ ایک لپیٹ ہے! ہم ڈیٹا انجینئرنگ کے لیے عام طور پر استعمال ہونے والی پائیتھون لائبریریوں میں سے کچھ کو دیکھ چکے ہیں۔ اگر آپ ڈیٹا انجینئرنگ کو دریافت کرنا چاہتے ہیں، تو آپ آخر سے آخر تک ڈیٹا انجینئرنگ کے پروجیکٹس بنانے کی کوشش کر سکتے ہیں تاکہ یہ دیکھیں کہ یہ لائبریریاں کس طرح کام کرتی ہیں۔
آپ کو شروع کرنے کے لیے یہاں چند وسائل ہیں:
خوش سیکھنے!
بالا پریا سی ہندوستان سے ایک ڈویلپر اور تکنیکی مصنف ہے۔ وہ ریاضی، پروگرامنگ، ڈیٹا سائنس، اور مواد کی تخلیق کے چوراہے پر کام کرنا پسند کرتی ہے۔ اس کی دلچسپی اور مہارت کے شعبوں میں DevOps، ڈیٹا سائنس، اور قدرتی زبان کی پروسیسنگ شامل ہیں۔ وہ پڑھنے، لکھنے، کوڈنگ اور کافی سے لطف اندوز ہوتی ہے! فی الحال، وہ سیکھنے اور اپنے علم کو ڈویلپر کمیونٹی کے ساتھ بانٹنے پر کام کر رہی ہے جس میں ٹیوٹوریلز، کیسے گائیڈز، رائے کے ٹکڑوں اور مزید بہت کچھ لکھا جا رہا ہے۔ بالا وسائل کے پرکشش جائزہ اور کوڈنگ ٹیوٹوریلز بھی تخلیق کرتا ہے۔
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: 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
