ETL НА PYTHON
ETL (Extract, Transform, Load) — это процесс извлечения, преобразования и загрузки данных из различных источников в целевую базу данных. Python является одним из наиболее популярных языков программирования для написания скриптов ETL благодаря своей легкости в использовании и широкому выбору библиотек для работы с данными.
Для извлечения данных в Python можно использовать различные библиотеки, включая pandas, SQLAlchemy, csv и многие другие. После извлечения данных их можно преобразовать в нужный формат, очистить от ошибок и исправить их. В эту цель также могут помочь библиотеки pandas, NumPy, SciPy и др.
Загрузка данных в целевую базу данных также может быть реализована с помощью множества библиотек, например, SQLAlchemy, psycopg2, PyMySQL и других. В итоге получается ETL-скрипт, который можно запускать по расписанию или вручную.
Вот пример кода ETL-скрипта на Python, который использует библиотеки pandas и SQLAlchemy:
import pandas as pdfrom sqlalchemy import create_engine# Extract datadf = pd.read_csv('data.csv')# Transform datadf = df.drop(columns=['column1', 'column2'])df['column3'] = df['column3'].apply(lambda x: x.strip())df['column4'] = pd.to_datetime(df['column4'], format='%m/%d/%Y')# Load dataengine = create_engine('postgresql://username:password@host:port/database')df.to_sql('table', engine, if_exists='replace')
How to build an ETL pipeline with Python - Data pipeline - Export from SQL Server to PostgreSQL
Use Python for Extract Transform and Load ETL of Data Power BI
How to build and automate your Python ETL pipeline with Airflow - Data pipeline - Python
4 совета как ЛУЧШЕ писать циклы For на Python
How to load reference data to database with Python ETL Pipeline - Excel to Postgres
How to build ETL pipeline with Incremental Data Load with Python - Python - ETL
Пакеты в Python. Файл __init__, переменная __all__
ETL with Python, dengan cepat !!!
Новые материалы: