需要学习的 7 个Python ETL 工具

ETL（提取、转换、加载）是指从各种来源提取数据，通过数据聚合和数据规范化等技术将提取的数据转换为组织良好且可读的格式，最后将（可读数据）加载到数据等存储系统中仓库以获得业务洞察力，从而做出更好的决策。现在，个人之间有一个非常普遍的担忧，“ Python对 ETL 有好处吗？ “。您需要知道，当 ETL 与Python的编程能力相结合时，组织可以灵活地创建 ETL 管道，不仅可以很好地管理客户和团队成员的数据，还可以根据业务需求以简化的方式移动和转换数据。方式。

Top-7-Python-ETL-Tools-To-Learn

想访问最好的Python ETL 工具列表，这些工具可以通过很好地处理实时可用的大量结构化或非结构化数据的复杂模式来很好地管理一组 ETL 过程？如果是，那么现在让我们看一下下面提到的列表，简要描述他们从多个来源提取、清理和加载数据的能力，以实现更好的运营弹性和面向性能的分析。

1. 气泡

这个技术交互工具的ETL 框架用Python编写，可以通过元数据平滑地执行数据管道。此外，使用这个基于 Python 的 ETL 工具，您可能会期望：

数据清理
数据监控
数据审计
有关异构数据环境中使用的未知数据集的适当信息

通过上面列出的所有功能， ETL 开发人员现在可以交付数据，而无需考虑如何访问它并使用由数据存储存储和管理的各种类型。他/她现在还需要什么来更好地管理数据质量和加快数据处理过程的最佳解决方案？

2.mETL

mETL 或 Mito-ETL 是一种基于 Web 的轻量级 ETL 工具，开发人员可以通过该工具创建自定义编码组件，开发人员（或组织的其他负责员工）可以运行、集成或下载这些组件，以满足他们所在组织的数据集成要求一起工作。根据mETL 文档的目录，该工具适用于：

RDBMS 数据集成
基于 API / 服务的数据集成
Pub / Sub（基于队列）数据集成
平面文件数据集成

更具体地说，开发人员和程序员现在可以使用 Mito-ETL 来加载任何类型的数据，然后通过快速转换和操作对其进行转换，而不需要一些专家或高级编程技能。

3.火花

Spark 是一个受欢迎且有用的基于 Python 的工具，ETL 工程师和数据科学家可以使用它非常轻松地编写强大的 ETL 框架。虽然从技术上讲它不是Python工具，但通过 PySpark API，可以轻松地：

进行各种数据处理。
使用 Spark 通过 ETL 管道分析，将现有数据转换为 JSON 等格式。
执行隐式数据并行。
继续使用 Spark 的容错能力运行 ETL 系统。

因此，借助 Spark 所束缚的Python的简单性，数据工程师和数据科学家现在可以使用该工具分析执行的提取、转换和加载过程（或相关步骤）来驯服大数据，并且还可以处理变量中的非结构化数据数据仓库环境。

4. 佩特尔

Petl 或Python ETL 是一种通用工具，用于提取、转换和加载从 XML、CSV、Text 或 JSON 等源导入的各种类型的数据表。毫无疑问，凭借其标准ETL（提取转换负载）功能，您可以灵活地应用转换（在数据表上），如排序、连接或聚合。

尽管 Petl 不接受对复杂和更大的数据集（如分类数据）的探索性分析（称其为变量形式的信息集合，分为年龄组、性别、种族等类别），但您应该考虑使用这个简单而轻量级的工具来构建一个简单的 ETL 管道随后从多个源中提取数据。您可以方便地开始使用 Petl 的文档，如果在安装过程中出现问题，请通过电子邮件地址 python-etl@googlegroups.com 进行报告。

5. 理子

Riko 是一个拥有超过 1K GitHub 星的开源流处理引擎，可以分析和处理大量的非结构化数据流。此外，它的命令行界面支持：

通过同步和异步 API并行执行数据流。
用于发布博客条目、音频、新闻标题的 RSS 提要。
CSV/XML/JSON/HTML 文件。

事实上，我们中的许多人都没有意识到这个基于 Python 的开源工具是 Yahoo 管道的替代品。这是因为就像雅虎管道一样，该工具支持异步和同步 API，如果与数据仓库系统集成，可以帮助许多企业创建商业智能应用程序，根据需要与客户的数据库进行交互。

6.路易吉

气流对路易吉！！选择一个或两个都不会产生无效的结果，因为两者都通过定义任务和相关的依赖关系来解决类似的问题。但有时，您需要构建复杂的ETL 管道，这个由 Spotify 创建的复杂工具 (Luigi) 不会让您失望，其测试功能如下：

命令行集成
工作流程管理
依赖解析
用于跟踪 ETL 作业和处理故障（如果发生）的 Web 仪表板

考虑一下您或您的技术伙伴如何开始使用 Luigi！尝试从其源 PyPI 下载 luigi-3.0.3.tar.gz 文件以安装其最新的稳定版本。

7.气流

Airflow 是一个基于 DAG（有向无环图）的开源平台，配备了工作流管理功能，您不仅可以通过该功能进行调度，还可以创建和监控工作流以完成一系列任务。与其他基于 Python 的 ETL 工具一样，Airflow 可以：

创建数据 ETL 管道，这些管道可以有效地将数据提取、转换和加载到 Oracle、Amazon Redshift 等数据仓库中。
可视化工作流程并跟踪其多次执行。
监控、安排和组织 ETL 流程。

尽管具有上述所有功能，但 Airflow 还是成功地完成了依赖于动态管道生成的工作。因此， ETL 开发人员现在不必担心如何编写能够动态实例化管道的组织良好的Python代码。