用于数据工程的 Python 简介

根据 Wikipedia，Python 是一种高级的、解释性的、通用的编程语言。它的设计理念通过使用显着的缩进来强调代码的可读性。作为一种编程语言，数据工程师以多种方式使用它。数据工程角色包括确保正确的数据收集数据处理和为数据科学家和分析师创建数据管道，以进行分析并根据提供的数据提供反馈。

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在数据收集方面，Python 提供了一种创建 API 和访问网站数据的方法。 python 的其他应用包括让网络爬虫收集数据并创建时间表，数据可以从数据湖传输到提供的存储位置进行处理。

Python 的下一个用途是在数据科学家使用之前如何处理数据。 Python 提供了可供数据工程师使用的库。它们包括 Pandas、SciPy，但仅举几例。 Pandas 用于读取和操作数据，以供数据科学家和分析师用于可视化。

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在创建管道时，大多数数据工程师使用 ETL 创建这些管道。定义为提取、转换和加载的过程。在这个过程中，第一个过程称为提取用于整合来自各种来源的数据并存储到数据湖中。数据湖的主要目的是获取所有信息。下一个阶段是变换。本节致力于使数据适用于所有人。在这个过程中，数据存储在不同的数据库中，可以访问以进行分析。最后，加载部分使分析人员可以轻松访问数据库中的数据并用于分析。整个过程可以使用 python 自动化，并使其成为数据工程师的优秀编程语言。