ईटीएल पाइपलाइनों का निर्माण काफी हद तक चयनित होने जैसा महसूस हो सकता है - आप डेटा को बिंदु ए से बिंदु बी तक ले जा रहे हैं, इसे किसी उपयोगी चीज़ में बदल रहे हैं, और यह सुनिश्चित करना कि सब कुछ निर्बाध रूप से काम करे। पायथन को पुस्तकालयों की एक सेना के साथ आपका समर्थन मिला है जो आपके काम को आसान बनाता है - जैसे कि आपके पक्ष में बल होना?️। इस गाइड में, हम ईटीएल युद्ध जीतने में आपकी मदद करने के लिए कुछ बेहतरीन पायथन लाइब्रेरीज़ पर नज़र डालेंगे। ?

1. निकालें: स्रोत से डेटा खींचना

जब डेटा निष्कर्षण की बात आती है, तो आपको विभिन्न स्रोतों - डेटाबेस, एपीआई, फाइलों से डेटा खींचने के लिए सही टूल की आवश्यकता होती है। यहीं से मज़ा शुरू होता है (संकेत ओबी-वान की आवाज़)। आपके लिए आवश्यक डेटा प्राप्त करने के लिए यहां पुस्तकालय उपलब्ध हैं।

एसक्यूएलकेमी

डेटाबेस से डेटा निकालते समय, SQLAlchemy आपका भरोसेमंद लाइटसैबर है। यह शक्तिशाली है और बिना किसी परेशानी के कई डेटाबेस प्रकारों को संभालता है।

• पेशेवर:
  • डेटाबेस की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करता है (PostgreSQL, MySQL, SQLite, आदि)
  • आप डेटाबेस के बीच आसानी से स्विच कर सकते हैं
• उदाहरण:

  from sqlalchemy import create_engine

  engine = create_engine('postgresql://user:password@localhost/dbname')
  connection = engine.connect()
  result = connection.execute("SELECT * FROM jedi_order")

पांडा

जब सीएसवी, एक्सेल, जेएसओएन, या यहां तक ​​कि एसक्यूएल में डेटा से निपटने की बात आती है तो पांडास आपकी स्विस सेना का चाकू है?️। यह उपयोग में तेज़ और सरल है, फ़ाइलों से डेटा निकालने के लिए बिल्कुल उपयुक्त है।

• पेशेवर:
  • कोड की एक पंक्ति के साथ विभिन्न फ़ाइल स्वरूपों से डेटा लोड कर सकते हैं
  • इन-मेमोरी डेटा के लिए शानदार प्रदर्शन
• उदाहरण:

  import pandas as pd

  data = pd.read_csv('rebels_data.csv')

अनुरोध

REST API से निपटने के लिए, अनुरोध R2-D2 की तरह है - यह विश्वसनीय, सरल है, और आपको वह डेटा मिलेगा जो आपको चाहिए, चाहे कुछ भी हो।

• पेशेवर:
  • HTTP अनुरोधों को अत्यंत आसान बनाता है
  • एपीआई प्रमाणीकरण, हेडर इत्यादि संभालता है।
• उदाहरण:

  import requests

  response = requests.get('https://api.example.com/data')
  data = response.json()

2. परिवर्तन: डेटा को आकार देना

अब जब आपने डेटा निकाल लिया है, तो इसे किसी उपयोगी चीज़ में रूपांतरित करने का समय आ गया है। यह चरण कच्चे मिथ्रिल को लेने और उसे कवच में ढालने जैसा है?️। आइए परिवर्तन के लिए कुछ अद्भुत पुस्तकालयों में गोता लगाएँ।

पांडा

एक बार फिर, पांडा आपके डेटा को बदलने में काम आता है। चाहे वह सफाई हो, फ़िल्टरिंग हो, या एकत्रीकरण हो, यह आपको अदृश्यता के लबादे की तरह ढक देता है।

• पेशेवर:
  • डेटा हेरफेर के लिए ढेर सारे अंतर्निहित फ़ंक्शन
  • इन-मेमोरी परिवर्तनों के लिए आदर्श
• उदाहरण:

  # Clean data by removing NaN values and filtering rows
  data_cleaned = data.dropna().query('age > 18')

डास्क

क्या आपके पास विशाल डेटासेट हैं जो डेथ स्टार को भी छोटा दिखा देंगे? डैस्क आपको आपके पांडा कोड को दोबारा लिखे बिना, समानांतर प्रसंस्करण का उपयोग करके मेमोरी से बड़े डेटा को संभालने की सुविधा देता है। ?

• पेशेवर:
  • बड़े डेटासेट को संभालने के लिए स्केल
  • वितरित कंप्यूटिंग, लेकिन परिचित पांडा-जैसे वाक्यविन्यास के साथ
• उदाहरण:

  import dask.dataframe as dd

  df = dd.read_csv('huge_data.csv')
  result = df[df.age > 18].compute()

पाइस्पार्क

बड़े डेटा पर जेडी-स्तरीय परिवर्तनों के लिए, पाइस्पार्क से आगे नहीं देखें। यह वितरित डेटा प्रोसेसिंग का ल्यूक स्काईवॉकर है। ?‍♂️

• पेशेवर:
  • बड़े डेटासेट पर बिजली की तेजी से डेटा परिवर्तन
  • बड़े डेटा इकोसिस्टम में काम करने के लिए बढ़िया (Hadoop, Spark)
• उदाहरण:

  from pyspark.sql import SparkSession

  spark = SparkSession.builder.appName("ETL").getOrCreate()
  df = spark.read.csv('galaxy_data.csv', header=True, inferSchema=True)
  df_filtered = df.filter(df.age > 18)

3. लोड: डेटा को वहीं डालना जहां वह है

आखिरकार, आपने अपने डेटा को किसी उपयोगी चीज़ में बदल दिया है। अब इसे इसके अंतिम गंतव्य तक लोड करने का समय आ गया है। चाहे वह डेटा वेयरहाउस हो, S3 बकेट हो, या डेटाबेस हो, इसे मोर्डोर को वन रिंग पहुंचाने के रूप में सोचें?️ - सही टूल के साथ, यात्रा पूरी तरह से आसान हो जाती है।

एसक्यूएलकेमी

SQLAlchemy डेटा को आपके डेटाबेस में वापस लोड करना सरल बनाता है। इसके साथ, आप आसानी से अपना डेटा रिलेशनल डेटाबेस में डाल सकते हैं।

• पेशेवर:
  • कई डेटाबेस के साथ काम करता है
  • बल्क इंसर्ट का समर्थन करता है
• उदाहरण:

  data.to_sql('jedi_council', engine, index=False, if_exists='replace')

साइकोपजी2

PostgreSQL डेटाबेस के लिए, psycopg2 आपका सबसे अच्छा साथी है। यह तेज़, कुशल है और जटिल SQL कार्यों को आसान बनाता है।

• पेशेवर:
  • पोस्टग्रेएसक्यूएल के लिए मूल समर्थन
  • लेनदेन का समर्थन करता है
• उदाहरण:

  import psycopg2

  conn = psycopg2.connect(dbname="star_wars", user="user", password="force123")
  cur = conn.cursor()
  cur.execute("INSERT INTO jedis (name, age) VALUES (%s, %s)", ('Luke', 30))
  conn.commit()

Boto3

यदि आप S3 जैसी AWS सेवाओं के साथ काम कर रहे हैं, तो क्लाउड पर डेटा अपलोड करने के लिए Boto3 एक उपयोगी उपकरण है। आपको ऐसा महसूस होगा जैसे गैंडाल्फ़ इसे चला रहा है। ☁️

• पेशेवर:
  • AWS सेवाओं के साथ पूरी तरह से एकीकृत
  • S3 से अपलोड/डाउनलोड करना आसान है
• उदाहरण:

  import boto3

  s3 = boto3.client('s3')
  s3.upload_file('local_file.csv', 'mybucket', 'file.csv')

Google क्लाउड स्टोरेज (जीसीएस) क्लाइंट

Google क्लाउड के साथ काम करने वाले डेवलपर्स के लिए, GCS क्लाइंट आपको आसानी से Google क्लाउड स्टोरेज में डेटा लोड करने में मदद करेगा, जैसे Boto3 AWS के साथ करता है।

• पेशेवर:
  • Google क्लाउड के लिए पूर्ण समर्थन
• उदाहरण:

  from google.cloud import storage

  client = storage.Client()
  bucket = client.get_bucket('my_bucket')
  blob = bucket.blob('data.csv')
  blob.upload_from_filename('local_file.csv')

4. ऑर्केस्ट्रेशन: अपनी ईटीएल पाइपलाइन का प्रबंधन

अब, कोई भी ईटीएल पाइपलाइन थोड़े से ऑर्केस्ट्रेशन के बिना पूरी नहीं होगी। इसे सभी गतिमान भागों का मार्गदर्शन करने वाली शक्ति के रूप में सोचें ⚙️ - कार्यों को शेड्यूल करना, निगरानी करना, और कुछ गलत होने पर पुनः प्रयास करना।

अपाचे एयरफ्लो

यदि आप किसी जटिल चीज़ पर काम कर रहे हैं, तो अपाचे एयरफ्लो कार्य ऑर्केस्ट्रेशन के लिए आपका योडा है। इसके साथ, आप वर्कफ़्लो बना सकते हैं, शेड्यूल कर सकते हैं और मॉनिटर कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि आपके सभी ईटीएल कार्य सुचारु रूप से चलते रहें।

• पेशेवर:
  • शक्तिशाली शेड्यूलिंग और कार्य प्रबंधन
  • वर्कफ़्लो को ट्रैक करने के लिए विज़ुअल इंटरफ़ेस
• उदाहरण:

  from airflow import DAG
  from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

  def extract_data():
      # Extraction logic
      pass

  dag = DAG('my_etl_pipeline', start_date=datetime(2023, 1, 1))
  task = PythonOperator(task_id='extract_task', python_callable=extract_data, dag=dag)

ऊपर लपेटकर

ईटीएल पाइपलाइनों का निर्माण करने से ऐसा महसूस नहीं होना चाहिए कि आप डार्थ वाडर से जूझ रहे हैं ⚔️। सही टूल के साथ, आप पूरी प्रक्रिया को स्वचालित कर सकते हैं, डेटा को कुशलतापूर्वक बदल सकते हैं और इसे उसके अंतिम गंतव्य तक लोड कर सकते हैं। चाहे आप छोटे डेटा सेट संभाल रहे हों या बड़े पैमाने पर वितरित सिस्टम पर काम कर रहे हों, ये पायथन लाइब्रेरी आपको ईटीएल पाइपलाइन बनाने में मदद करेंगी जो वन रिंग जितनी शक्तिशाली हैं (लेकिन कम बुरी हैं)।

ईटीएल फोर्स आपके साथ रहे। ✨