Инженерия данных 102: Введение в Python для инженерии данных

Python — это язык программирования, который часто используется для создания веб-сайтов и программного обеспечения, автоматизации задач и анализа данных. Python — это язык программирования общего назначения, что означает, что он может быть использован для создания широкого спектра программ и не специализирован для решения каких-либо конкретных задач. Эта универсальность в сочетании с простотой использования для начинающих сделала его одним из самых распространенных языков программирования на сегодняшний день.

Инженерия данных — это практика проектирования и создания систем для сбора, хранения и анализа данных в больших масштабах.

Компании, желающие использовать данные для улучшения бизнес-операций, все больше полагаются на инженерию данных. В этой статье мы рассмотрим, как использовать Python для инженерии данных, и покажем, как Python превратился в важнейший компонент для применения методов инженерии данных на практике.

ЗАЧЕМ ИСПОЛЬЗОВАТЬ PYTHON ДЛЯ ИНЖЕНЕРИИ ДАННЫХ

Python стал одним из самых популярных языков программирования в мире. Он широко используется специалистами по работе с данными для выполнения аналитических задач и приложений машинного обучения/глубокого обучения. Однако не стоит удивляться, что Python также набирает популярность среди инженеров по обработке данных.

Инженеры по обработке данных могут эффективно обрабатывать данные с помощью фреймов данных Python Pandas. Кроме того, отличный способ лучше понять потребности специалистов по анализу данных — использовать программирование на Python для инженерии данных. Поскольку многие инструменты для инженерии данных используют Python в бэкенде, это также помогает инженерам по обработке данных создавать эффективные конвейеры данных. Кроме того, Python совместим с широким спектром инструментов, представленных на рынке, что позволяет инженерам по обработке данных легко включать их в рутинную работу, просто изучив программирование на Python. Давайте теперь поговорим об этих технологиях и о том, какую пользу они приносят инженерам по обработке данных.

Преимущества

  1. Работа инженера по данным подразумевает взаимодействие с различными форматами данных. Python — лучший выбор в таких ситуациях. Его стандартная библиотека облегчает простое управление. Одним из самых популярных типов файлов данных являются файлы csv.

  2. Инженеру по данным часто приходится использовать API для извлечения данных из баз данных. Python предоставляет модуль JSON-JSON, который может работать с такими данными, и данные в таких ситуациях обычно сохраняются в формате JSON (JavaScript Object Notation).

  3. В обязанности инженера по данным входит как сбор данных из различных источников, так и их обработка. Apache Spark, один из наиболее широко используемых механизмов обработки данных, поддерживает Python DataFrames и даже предоставляет API, PySpark, для создания масштабируемых приложений для работы с большими данными.

  4. Направленные ациклические графы используются в таких инструментах инженерии данных, как Apache Airflow, Apache NiFi и др. DAG — это не что иное, как коды спецификации задач, написанные на языке Python. Поэтому инженеры по обработке данных смогут лучше использовать эти технологии, изучив Python.

Помимо всего вышеперечисленного, Python хорошо известен тем, что является удобным и доступным для широкой публики. Он пользуется огромной поддержкой со стороны активного сообщества разработчиков.

Библиотеки Python, используемые для проектирования данных

pandas
Преимуществом использования фреймов данных Pandas является их исключительная совместимость с двумя известными типами данных. JSON и csv. Объекты фреймов данных также предоставляют широкий спектр простых операций, которые позволяют инженерам данных проводить быстрый исследовательский анализ данных.

ElasticSearch
Для работы с базами данных NoSQL (которые не содержат данные в виде строк и столбцов) инженеры по обработке данных обычно используют Elasticsearch.

BeatifulSoup
Эта известная библиотека используется для веб-скрейпинга и добычи данных. Для подготовки своих данных инженеры по данным используют ее для извлечения информации с веб-сайтов и работы с форматами данных JSON/HTML.

PySpark
Apache Spark — одна из наиболее широко используемых технологий для изменения данных в потоках или партиях. Пользователи Python могут обрабатывать огромные объемы данных благодаря API PySpark.

Psycopg2, pyodbc, sqlalchemy
Существует несколько способов взаимодействия с реляционными базами данных. Одним из таких инструментов, популярных среди инженеров по обработке данных, является MyPostgreSQL, а Python содержит различные библиотеки для подключения к MyPostgreSQL, включая pyodbc, Sqlalchemy и psycopg2.

запросы
Стандартом Python де-факто для отправки HTTP-запросов является библиотека requests. Для того чтобы вы могли сосредоточиться на взаимодействии с сервисами и получении данных в вашем приложении, она изолирует трудности выполнения запросов за эффективным и простым API.

Простой код на pyspark, который создает фрейм данных из списка и выводит его на печать

import pandas as pd
import findspark
findspark.init()
# Import SparkSession
from pyspark.sql import SparkSession

# Create SparkSession 
spark = SparkSession.builder 
      .appName("pyspark_example") 
      .getOrCreate() 

data = [('James','','Smith','1991-04-01','M',3000),
  ('Michael','Rose','','2000-05-19','M',4000),
  ('Robert','','Williams','1978-09-05','M',4000),
  ('Maria','Anne','Jones','1967-12-01','F',4000),
  ('Jen','Mary','Brown','1980-02-17','F',-1)
]

columns = ["firstname","middlename","lastname","dob","gender","salary"]
df = spark.createDataFrame(data=data, schema = columns)
df.show()
Вход в полноэкранный режим Выход из полноэкранного режима

Если разработчики Python знакомы с использованием Python для работы с данными, они могут стать инженерами данных. Для того чтобы инженеры данных могли выполнять процедуры ETL, они должны быть знакомы с различными библиотеками и функциями Python.

Оцените статью
devanswers.ru
Добавить комментарий