Введение в Python для инженерии данных

Python — это высокоуровневый интерпретируемый язык программирования общего назначения, разработанный Гвидо ван Россумом в 1991 году.
Python имеет динамическую типизацию и сборку мусора. Сборка мусора означает получение обратно памяти, которая была выделена и в настоящее время не не используется в какой-либо части программы.
Python также поддерживает несколько парадигм программирования, включая структурную, объектно-ориентированную и функциональную.

Особенности Python

  • Простота: Синтаксис языка Python прост, его легко читать и кодировать.

  • Переносимость: Код Python, написанный на машинах Windows, может работать на других платформах, таких как Unix и Linux, а также Mac.

  • Легкость отладки: Просто взглянув на код, вы можете определить, где находится ошибка.

  • Язык высокого уровня: python не фокусируется на системной архитектуре или управлении памятью.

  • Объектно-ориентированный: Python поддерживает объектно-ориентированный язык и концепцию классов, объектов, наследования и инкапсуляции.

  • Большая стандартная библиотека: Python имеет огромную стандартную библиотеку, которая предоставляет модули и функции, так что вам не придется писать свой код для каждой отдельной вещи.

Области применения Python

  • Искусственный интеллект

  • Машинное обучение

  • Data Science, Data Engineering, разведка и визуализация.

  • Разработка программного обеспечения

  • Разработка игр

  • Разработка операционных систем

  • Робототехника

  • Разработка языков

Установка Python

Загрузите последнюю версию Python для вашей операционной системы с официального сайта Python. Для пользователей Windows System вы можете прочитать больше о настройке python-разработки на windows-10 из этой статьи на Digitalocean.com.
Если вы используете Mac, вы можете использовать brew, а для рабочего стола на базе Ubuntu мы рекомендуем использовать snap.
Чтобы узнать больше об основах python, вы можете посетить официальную документацию Python, w3Schools или этот блог, которые помогают новичкам в обучении.

Если вы создаете среду для Data Science или Data Engineering, начать работу с Anaconda не составит труда.

Data Engineering — это искусство создания/архитектуры платформ данных, проектирования и реализации хранилищ и репозиториев данных, озер данных, сбора, импорта, очистки, предварительной обработки, запросов, анализа данных, мониторинга производительности, оценки, оптимизации и тонкой настройки процессов и систем.

Важнейшие аспекты инженерии данных с использованием Python

Теперь, когда вы получили краткое представление о Python и Data Engineering, мы можем упомянуть некоторые критические аспекты, которые подчеркивают, почему Python необходим в Data Engineering. Python для Data Engineering в основном включает в себя обработку данных, такую как изменение формы, агрегирование, объединение источников различных форматов, мелкомасштабный ETL, взаимодействие с API и автоматизацию.

  • Python популярен: Его повсеместное распространение является одним из самых больших преимуществ. В ноябре 2020 года он занял второе место в индексе сообщества TIOBE и третье место в опросе разработчиков Stack Overflow за 2020 год.

  • Команды машинного обучения и ИИ также широко используют Python: ML, AI и Data Engineering работают в тесном контакте и должны общаться на одном языке, Python — самый распространенный из них.

  • большая Стандартная библиотека: Библиотека — это набор пакетов, а пакет — это набор модулей. Благодаря тому, что Python
    простоте использования и различным библиотекам для доступа и манипулирования данными и базами данных, он стал популярным инструментом для выполнения заданий ETL. Многие команды используют Python для Data Engineering, а не для ETL, потому что он более универсален и мощный для этой деятельности.

  • Python также используется в таких технологиях, как Apache Airflow и библиотеках для популярных инструментов, таких как Apache Spark. Если вы собираетесь использовать эти инструменты, важно знать язык, который вы используете.

Распространенные пакеты Python, используемые в инженерии данных

  • Pandas
    Pandas — это пакет Python с открытым исходным кодом для манипулирования и обработки фреймов данных. Pandas быстро и легко обрабатывает, считывает, агрегирует, фильтрует, изменяет форму и экспортирует данные в различные форматы.

  • SciPy
    Это модуль для научных вычислений с помощью Python. Специалисты по обработке данных полагаются на него при проведении вычислений и решении проблем.

  • Beautiful Soup
    Beautiful Soup — это библиотека для веб-скрейпинга и добычи данных. Она предоставляет инженерам по обработке данных инструмент для извлечения данных с веб-сайтов, таких как HTML-страницы и JSON-файлы.

  • Pygrametl
    Это Python Framework, который благодаря своей эффективности обеспечивает широко используемую функциональность для разработки процессов извлечения-трансформирования-загрузки (ETL).

  • Petl
    Petl — это библиотека Python, предназначенная для извлечения, манипулирования и загрузки таблиц данных. Она предлагает широкий набор функций для преобразования таблиц с помощью нескольких строк кода, а также поддерживает импорт данных из CSV, JSON и SQL.

Преимущества использования Python для проектирования данных по сравнению с Java

  • Простота использования: Хотя и Python, и Java выразительны, Python более удобен и лаконичен. Python помогает писать короткие коды по сравнению с Java.

  • Широкий спектр применения: Python используется в Data Science, Big Data, Data Mining, Artificial Intelligence и Machine Learning. Это позволяет Python быть более предпочтительным в Data Engineering, чем Java.

Примеры использования Python для инженерии данных

  • Сбор данных: Получение данных из API или путем веб-скреппинга с помощью Python. Работа ETL требует навыков работы с Python для использования таких платформ, как Airflow.
    PyMoDAQ, инструмент с открытым исходным кодом на базе Python, используется для модульного сбора данных.

  • Манипулирование данными: Python for Data Engineering предоставляет интерфейс PySpark, который позволяет манипулировать большими наборами данных с помощью кластеров Spark. С другой стороны, Pandas можно использовать для работы с небольшими наборами данных.

  • Моделирование данных: Python — распространенный язык, который используется при работе с командами, занимающимися машинным обучением, с использованием таких фреймворков, как Tensorflow и Pytorch.

В заключение следует отметить, что Python является ключевым языком для инженеров по обработке данных и для тех, кто стремится стать инженером по обработке данных. Инженеры по обработке данных используют Python и библиотеки, пакеты и модули Python в своей повседневной работе для работы с данными и создания конвейеров обработки данных.

Оцените статью
devanswers.ru
Добавить комментарий