Bild vom Autor
 

Als Dateningenieur kann die Liste der Tools und Frameworks, die Sie kennen müssen, oft entmutigend sein. Aber Sie sollten sich zumindest mit SQL-, Python- und Bash-Skripten auskennen.

Sie sollten nicht nur mit den Kernfunktionen und integrierten Modulen von Python vertraut sein, sondern auch mit Python-Bibliotheken für Aufgaben vertraut sein, die Sie als Dateningenieur ständig erledigen werden. Hier werden wir einige solcher Bibliotheken untersuchen, um Sie bei den folgenden Aufgaben zu unterstützen:

• Arbeiten mit APIs
• Web-Scraping
• Verbindung zu Datenbanken 
• Workflow-Orchestrierung
• Batch- und Stream-Verarbeitung

Fangen wir an. 

1. Anfragen

Als Dateningenieur arbeiten Sie häufig mit APIs, um Daten zu extrahieren. Anfragen ist eine Python-Bibliothek, mit der Sie HTTP-Anfragen aus Ihrem Python-Skript heraus stellen können. Mit Requests können Sie Daten von RESTful-APIs abrufen, Webseiten zum Scraping abrufen, Daten an Serverendpunkte senden und vieles mehr.

Aus diesem Grund ist Requests bei Datenprofis und Entwicklern gleichermaßen beliebt:

• Requests bietet eine einfache und intuitive API zum Senden von HTTP-Anfragen und unterstützt verschiedene HTTP-Methoden wie GET, POST, PUT und DELETE. 
• Es verwaltet Funktionen wie Authentifizierung, Cookies und Sitzungen. 
• Es unterstützt außerdem Funktionen wie SSL-Überprüfung, Zeitüberschreitungen und Verbindungspooling für eine robuste und effiziente Kommunikation mit Webservern.

Um mit Anfragen zu beginnen, schauen Sie sich die an Schnellstart Seite und die Erweiterte Verwendung Anleitung in den offiziellen Dokumenten.

2. Schöne Suppe

Als Datenexperte (ob Datenwissenschaftler oder Dateningenieur) sollten Sie mit dem programmgesteuerten Durchsuchen des Webs zur Datenerfassung vertraut sein. BeautifulSuppe ist eine der am häufigsten verwendeten Python-Bibliotheken für Web Scraping, die Sie zum Parsen und Navigieren in HTML- und XML-Dokumenten verwenden können.

Lassen Sie uns einige der Funktionen von BeautifulSoup auflisten, die es zu einer großartigen Wahl für Web-Scraping-Aufgaben machen:

• BeautifulSoup bietet eine einfache API zum Parsen von HTML-Dokumenten. Sie können Daten basierend auf Tags, Attributen und Inhalten suchen, filtern und extrahieren. 
• Es unterstützt verschiedene Parser, darunter lxml und html5lib, und bietet Leistungs- und Kompatibilitätsoptionen für verschiedene Anwendungsfälle.

Vom Navigieren im Analysebaum bis zum Parsen nur eines Teils des Dokuments reicht das aus docs Bereitstellung detaillierter Richtlinien für alle Aufgaben, die Sie möglicherweise bei der Verwendung von BeautifulSoup ausführen müssen. 

Sobald Sie sich mit BeautifulSoup vertraut gemacht haben, können Sie es auch erkunden Scrapy für Web-Scraping. Für die meisten Web-Scraping-Aufgaben verwenden Sie Requests häufig in Verbindung mit BeautifulSoup oder Scrapy.

3. Pandas

Als Dateningenieur beschäftigen Sie sich regelmäßig mit Datenmanipulations- und Transformationsaufgaben. Pandas ist eine beliebte Python-Bibliothek zur Datenbearbeitung und -analyse. Es bietet Datenstrukturen und eine Reihe von Funktionen, die für die effiziente Bereinigung, Transformation und Analyse von Daten erforderlich sind.

Deshalb ist Pandas bei Datenprofis so beliebt:

• Es unterstützt das Lesen und Schreiben von Daten in verschiedenen Formaten wie CSV, Excel, SQL-Datenbanken und mehr
• Wie bereits erwähnt, bietet Pandas auch Funktionen zum Filtern, Gruppieren, Zusammenführen und Umformen von Daten.

Das Pandas-Tutorial: Pandas-Vollkurs von Derek Banas auf YouTube ist ein umfassendes Tutorial, um sich mit Pandas vertraut zu machen. Sie können es auch überprüfen 7 Schritte zur Beherrschung der Datenverarbeitung mit Python und Pandas über Tipps zur Beherrschung der Datenmanipulation mit Pandas. 

Sobald Sie sich mit Pandas vertraut gemacht haben, können Sie es je nach Bedarf zur Skalierung von Datenverarbeitungsaufgaben erkunden Instrumententafel. Dabei handelt es sich um eine flexible Parallel-Computing-Bibliothek in Python, die paralleles Computing auf Clustern ermöglicht. 

4. SQLAlchemie

Die Arbeit mit Datenbanken ist eine der häufigsten Aufgaben in Ihrem Arbeitsalltag als Dateningenieur. SQLAlchemy ist ein SQL-Toolkit und eine ORM-Bibliothek (Object-Relational Mapping) in Python, die die Arbeit mit Datenbanken vereinfacht.

Zu den wichtigsten Funktionen von SQLAlchemy, die es hilfreich machen, gehören:

• Eine leistungsstarke ORM-Schicht, die die Definition von Datenbankmodellen als Python-Klassen mit Zuordnung von Attributen zu Datenbankspalten ermöglicht
• Ermöglicht das Schreiben und Ausführen von SQL-Abfragen aus Python
• Unterstützung für mehrere Datenbank-Backends, einschließlich PostgreSQL, MySQL und SQLite – Bereitstellung einer konsistenten API über verschiedene Datenbanken hinweg

Detaillierte Referenzhandbücher finden Sie in den SQLAlchemy-Dokumenten ORM und Funktionen wie Verbindungen und Schemaverwaltung.

Wenn Sie jedoch hauptsächlich mit PostgreSQL-Datenbanken arbeiten, möchten Sie vielleicht den Umgang damit erlernen Psycopg2, der Postgres-Adapter für Python. Psycopg2 bietet eine Low-Level-Schnittstelle für die Arbeit mit PostgreSQL-Datenbanken direkt aus Python-Code. 

5. Luftstrom

Dateningenieure befassen sich häufig mit Workflow-Orchestrierungs- und Automatisierungsaufgaben. Mit Apache-Luftstromkönnen Sie Workflows erstellen, planen und überwachen. Sie können es also zum Koordinieren von Stapelverarbeitungsaufträgen, zum Orchestrieren von ETL-Workflows, zum Verwalten von Abhängigkeiten zwischen Aufgaben und mehr verwenden.

Sehen wir uns einige der Funktionen von Airflow an:

• Mit Airflow definieren Sie Workflows als DAGs, planen Aufgaben, verwalten Abhängigkeiten und überwachen die Workflow-Ausführung. 
• Es stellt eine Reihe von Operatoren für die Interaktion mit verschiedenen Systemen und Diensten bereit, darunter Datenbanken, Cloud-Plattformen und Datenverarbeitungs-Frameworks. 
• Es ist ziemlich erweiterbar; So können Sie nach Bedarf benutzerdefinierte Operatoren und Hooks definieren.

Marc Lambertis Tutorials und Kurse sind großartige Ressourcen für den Einstieg in Airflow. Während Airflow weit verbreitet ist, gibt es auch mehrere Alternativen wie Prefect und Mage, die Sie erkunden können. Weitere Informationen zu Airflow-Alternativen für die Orchestrierung finden Sie unter 5 Airflow-Alternativen für die Datenorchestrierung.

6. PySpark

Als Dateningenieur müssen Sie Big-Data-Verarbeitungsaufgaben bewältigen, die verteilte Rechenfähigkeiten erfordern. PySpark ist die Python-API für Apache Spark, ein verteiltes Computer-Framework zur Verarbeitung großer Datenmengen.

Einige Funktionen von PySpark sind wie folgt:   

• Es bietet unter anderem APIs für Stapelverarbeitung, maschinelles Lernen und Diagrammverarbeitung.
• Es bietet Abstraktionen auf hoher Ebene wie DataFrame und Dataset für die Arbeit mit strukturierten Daten sowie RDDs für die Datenbearbeitung auf niedrigerer Ebene.

Das PySpark-Tutorial Der Community-YouTube-Kanal von freeCodeCamp ist eine gute Ressource für den Einstieg in PySpark.

7. Kafka-Python

Kafka ist eine beliebte verteilte Streaming-Plattform und Kafka-Python ist eine Bibliothek für die Interaktion mit Kafka aus Python. Sie können Kafka-Python also verwenden, wenn Sie mit Echtzeit-Datenverarbeitungs- und Messaging-Systemen arbeiten müssen. 

Einige Funktionen von Kafka-Python sind wie folgt:

• Bietet hochrangige Produzenten- und Verbraucher-APIs zum Veröffentlichen und Konsumieren von Nachrichten zu und von Kafka-Themen
• Unterstützt Funktionen wie Nachrichtenstapelung, Komprimierung und Partitionierung

Möglicherweise verwenden Sie Kafka nicht immer für alle Projekte, an denen Sie arbeiten. Aber wenn Sie mehr erfahren möchten, ist das docs Auf dieser Seite finden Sie hilfreiche Anwendungsbeispiele.

Fazit

Und das ist ein Wrap! Wir haben einige der am häufigsten verwendeten Python-Bibliotheken für die Datentechnik besprochen. Wenn Sie sich mit Data Engineering befassen möchten, können Sie versuchen, End-to-End-Data-Engineering-Projekte zu erstellen, um zu sehen, wie diese Bibliotheken tatsächlich funktionieren.

Hier sind ein paar Ressourcen, die Ihnen den Einstieg erleichtern:

Viel Spaß beim Lernen!
 
 

Bala Priya C ist ein Entwickler und technischer Redakteur aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle von Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Zu ihren Interessen- und Fachgebieten gehören DevOps, Datenwissenschaft und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie liebt es zu lesen, zu schreiben, zu programmieren und Kaffee zu trinken! Derzeit arbeitet sie daran, zu lernen und ihr Wissen mit der Entwickler-Community zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt außerdem ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.

• SEO-gestützte Content- und PR-Distribution. Holen Sie sich noch heute Verstärkung.
• PlatoData.Network Vertikale generative KI. Motiviere dich selbst. Hier zugreifen.
• PlatoAiStream. Web3-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• PlatoESG. Kohlenstoff, CleanTech, Energie, Umwelt, Solar, Abfallwirtschaft. Hier zugreifen.
• PlatoHealth. Informationen zu Biotechnologie und klinischen Studien. Hier zugreifen.
• Quelle: 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