数据工程 102：数据工程 Python 简介

数据工程 102： 用于数据工程的 Python 简介

在我在 Data Science East Africa 和 Lux Academy 正在进行的 Data Engineering Mentorship Program 的文章的上一部分中，我介绍了数据工程重要性的概念，点击这里 阅读更多 .

在本文中，我将分享在数据工程之旅中使用 Python 编程语言的想法。

Python 基础知识很重要，可以帮助您迈出成为成功数据工程师的第一步。

使用 Python 语法编写代码；处理不同类型的数据；并执行基本的 Python 操作，例如处理变量、处理数字和文本数据以及操作列表。

为什么 python 在数据工程的旅程中很重要？

基于研究和用例，许多数据工程师肯定 Python 作为一种编程语言是有用的，并且在成为一名成功的数据工程师的过程中最为珍惜。

Python 拥有庞大的支持系统，使用 AWS、Azure 和 Google Cloud 等云平台，用于 API 的工具是用 Python 编写的，在为 Dataswarm（就像 Airflow）创建管道时，python 很有用。它是一种脚本语言，基本上每个人都知道。

Python 很容易上手，因为它不是很冗长，它是动态类型的并且有很多支持。

今天，学习一门新语言非常容易，所有培训内容都免费提供。因此，了解语言的设计目的而不仅仅是它们如何做到这一点同样重要。 Python 脱颖而出，因为任何人，甚至没有技术背景的任何人都可以在一周内轻松掌握它并真正精通它。

ML 友好，来自 Facebook (Meta)、AirBnB 等的优秀框架。这里的支持公司越大越好，几乎每个人都选择 python。

大数据框架在数据流、数据转换、分析和报告方面非常流行。几乎所有的大数据框架都有 python API。您可以使用这些 API 编写代码并释放大数据的力量。比如 Spark 的 Python API，Pyspark 很受数据工程师的欢迎。

尽管您可以在不了解任何编程语言的情况下使用其中一些框架，但您将面临许多挑战和困难。

有许多可用的 Python 框架使我们的工作变得非常容易。例如，如果您需要使用一些 Web/API 开发来与您的数据库进行交互，那么像 Flask 和 Django 这样的框架会派上用场。如果您想通过 Web 应用程序处理 ETL 作业元数据管理，它们的学习曲线非常少，并且非常有用。

Python 为了 数据工程 是该领域创建数据管道、设置统计模型并对其进行彻底分析所需的关键技能之一。

Python 是一种通用的编程语言。由于其易用性以及用于访问数据库和存储技术的各种库，它已成为执行 ETL 作业的流行工具。许多团队将 Python 用于数据工程而不是 ETL 工具，因为它对于这些活动更加通用和强大。

那么，让我们探索一下 Python 是如何用于数据工程的

1) 数据采集

从 API 或通过网络爬虫获取数据涉及到 Python 的使用。此外，使用 Airflow 等平台调度和编排 ETL 作业需要 Python 技能。

2) 数据处理

Pandas 等 Python 库允许操作小型数据集。除此之外，Python for Data Engineering 提供了一个 pySpark 接口，允许使用 Spark 集群操作大型数据集。

3) 数据建模

Python 用于运行机器学习或深度学习作业，使用 TensorFlow/Keras、Scikit-learn 和 Pytorch 等框架。因此，用于数据工程的 Python 成为一种通用语言，可以在不同团队之间进行有效沟通。

4) 数据呈现

存在各种数据表面方法，包括将数据提供到仪表板或传统报告中，或者将数据简单地作为服务开放。使用 Flask、Django 等框架设置 API 以显示数据或模型需要 Python for Data Engineering。

让我们检查一下用于数据工程的顶级 python 库

• 熊猫
• Psycopg2，pyodbc，sqlalchemy
• 弹性搜索
• 远大的期望
• 科学派
• 美丽汤
• 佩特尔
• pygrametl

结论

在本文中，您了解了 用于数据工程的 Python 以及它所发挥的关键作用。本文还重点介绍了 python 是如何以及数据工程中使用的顶级库。您还探索了 Python 用于数据工程的各种好处和用例。

总体而言，用于数据工程的 Python 是一个重要概念，在任何组织中都起着举足轻重的作用。

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