Daten sind das Rückgrat der heutigen digitalen Welt und die effektive Verwaltung dieser Informationsflut ist entscheidend für den Erfolg von Unternehmen und Organisationen. Python hat sich dank seiner Einfachheit und Flexibilität zu einer beliebten Sprache für den Umgang mit Daten entwickelt. In diesem umfassenden Leitfaden erfahren Sie, wie Sie mit Python Datenpipelines erstellen, verwalten und optimieren können.
Wir besprechen die besten Praktiken, Bibliotheken und Frameworks für die Erstellung von Python Datenpipelines und bieten Beispiele, die Ihnen den Einstieg in Ihre eigenen Projekte erleichtern.
Dieser Post für für technisch versierte Leser geeignet. Eine allgemeine Einführung zu Data Pipelines finden Sie hier: Allgemeine Einführung zu Data Pipelines
Dieser Artikel wurde auf Deutsch verfasst und redaktionell überprüft. Weitere Sprachen stehen als automatische Übersetzung zur Verfügung. Wir freuen uns über Feedback am Ende des Artikels.
Was ist eine Datenpipeline in Python?
Eine Datenpipeline mit Python ist eine Reihe von Datenverarbeitungsschritten, die Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umwandeln. Dazu gehört das
- Sammeln,
- Bereinigen,
- Validieren und
- Umwandeln
von Daten, um sie für die Analyse und Berichterstellung geeignet zu machen. Datenpipelines in Python können einfach sein und aus wenigen Schritten bestehen – oder sie sind komplex und umfassen mehrere Stufen und Tools. Beides ist möglich.
Python Datenpipelines Frameworks
Python bietet mehrere Frameworks für die Erstellung von Datenpipelines, darunter Apache Airflow, Luigi und Prefect. Mit diesen Frameworks können Sie Ihre Datenpipelines mühelos erstellen, planen und verwalten.
- Apache Airflow: Eine leistungsstarke Open-Source-Plattform, mit der Sie Workflows in Python erstellen, planen und überwachen können.
- Luigi: Ein von Spotify entwickeltes Python-Modul, das den Aufbau komplexer Datenpipelines vereinfacht.
- Prefect: Ein modernes Daten-Pipeline-Framework mit dem Schwerpunkt auf Einfachheit, Flexibilität und Skalierbarkeit.
Aufbau einer Datenpipeline mit Python – Beispiele und bewährte Praktiken
Um eine Datenpipeline mit Python zu erstellen, befolgen Sie die Schritt-für-Schritt-Anleitung.
Tim Berners-Lee
Data is a precious thing and will last longer than the systems themselves.
5 Schritte für die Datenverarbeitung auf Englisch mit deutschen Anglizismen:
- Define the data sources: Identifizieren Sie, woher die Daten stammen und wie sie gesammelt werden sollen.
- Clean and validate data: Verwenden Sie Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy, um die Daten zu bereinigen, zu validieren und vorzubereiten.
- Transform and enrich data: Benutzen Sie Daten-Transformationen und -Bereicherungen, um die Qualität der Daten für die Analyse zu verbessern.
- Store the processed data: Speichern Sie die verarbeiteten Daten in einem geeigneten Speichersystem, wie z. B. einer Datenbank oder einem Cloud-Speicher.
- Analyze and visualize data: Verwenden Sie Python-Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn und Plotly für Datenvisualisierung und -analyse.
Hier sind 4 hilfreiche Tipps zur Verbesserung Ihrer Datenpipeline:
- Modularisieren Sie Ihren Code: Brechen Sie Ihre Pipeline in kleinere, wiederverwendbare Komponenten auf, um es einfacher zu machen, sie zu warten und zu debuggen.
- Verwenden Sie Versionskontrolle: Verfolgen Sie Änderungen an Ihrem Pipeline-Code und den Daten mithilfe von Tools wie Git und GitHub.
- Automatisieren Sie das Testen: Implementieren Sie automatisierte Tests, um die Genauigkeit und Integrität Ihrer Datenpipeline sicherzustellen.
- Überwachen und protokollieren Sie: Richten Sie Überwachungs- und Protokollierungssysteme ein, um die Leistung und Gesundheit Ihrer Datenpipeline zu verfolgen.
Pipelines für Streaming-Daten in Python
Python kann zum Aufbau von Echtzeit-Pipelines für Streaming-Daten verwendet werden und so Daten verarbeiten, während sie generiert werden. Mit Bibliotheken wie Kafka-Python, Faust und Streamz ist es möglich, Streaming-Daten-Pipelines zur Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeit zu erstellen.
Pipeline-Bibliotheken für die Datenverarbeitung
Python bietet ein reichhaltiges Ökosystem von Bibliotheken für den Aufbau von Datenverarbeitungspipelines.
Data is the new oil and you need good tooling to retrieve it
Adaption von Clive Humby „Data is the new oil“
Hier sind einige wichtige Bibliotheken für die Datenmanipulation und -analyse in Python:
Pandas
Eine leistungsstarke Bibliothek für die Datenmanipulation und -analyse. Mit Pandas können Daten in verschiedenen Formaten wie CSV, Excel oder SQL-Tabellen eingelesen und als Datenrahmen (DataFrame) gespeichert werden. Pandas bietet auch viele Funktionen zur Datenmanipulation wie Filterung, Gruppierung und Aggregation.
NumPy
Eine Bibliothek für numerisches Rechnen in Python. NumPy bietet eine Vielzahl von Funktionen für numerische Berechnungen wie lineare Algebra, Fourier-Transformation und Zufallszahlenerzeugung. NumPy ist auch die Grundlage für viele andere Bibliotheken, die in der Datenwissenschaft verwendet werden.
Dask
Eine parallele Computing-Bibliothek für die Datenverarbeitung im großen Maßstab. Mit Dask können Sie große Datensätze auf einem Cluster von Computern parallel verarbeiten. Dask bietet auch Funktionen zur Speicherung und Analyse großer Datensätze in verteilten Systemen.
Scikit-learn
Eine Bibliothek für maschinelles Lernen und Datenabbau in Python. Scikit-learn bietet eine Vielzahl von Algorithmen für maschinelles Lernen wie Regression, Klassifikation, Clustering und Dimensionsreduktion. Scikit-learn bietet auch Funktionen zur Datenmodellierung, -bewertung und -auswahl.
Wie Clive Humby sagte: „Daten sind das neue Öl“
und diese Bibliotheken helfen dabei, aus diesen Daten wertvolle Erkenntnisse und Einblicke zu gewinnen.
Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) ist ein gängiger Ansatz zur Erstellung von Datenpipelines. Python ist aufgrund seiner umfangreichen Bibliotheksunterstützung und seiner Benutzerfreundlichkeit eine ausgezeichnete Wahl für die Erstellung von ETL-Pipelines. Einige beliebte Python-Bibliotheken für ETL sind Pandas, SQLAlchemy und PySpark.
Datenpipelines für maschinelles Lernen mit Python
Python wird häufig für die Erstellung von Datenpipelines für maschinelles Lernen verwendet. Bibliotheken wie TensorFlow, Keras und PyTorch bieten leistungsstarke Tools zum Erstellen und Trainieren von Machine-Learning-Modellen, während Scikit-learn eine umfassende Suite von Machine-Learning-Algorithmen und Tools zur Datenvorverarbeitung bietet.
Datenpipeline-Architektur mit Python
Beim Entwurf Ihrer Datenpipeline-Architektur in Python sollten Sie die folgenden Komponenten berücksichtigen:
- Data Ingestion: Identifizieren Sie die Quellen Ihrer Daten und erstellen Sie Prozesse zur Sammlung und Erfassung.
- Data Storage: Wählen Sie geeignete Speichersysteme wie Datenbanken oder Datenlagerungssysteme, um Ihre Roh- und verarbeiteten Daten zu speichern.
- Data Processing: Entwerfen und implementieren Sie Aufgaben zur Datenverarbeitung wie Bereinigung, Validierung, Transformation und Anreicherung.
- Data Analysis und Visualization: Implementieren Sie Datenanalyse- und Visualisierungsaufgaben mit Python-Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn und Plotly.
- Data Orchestration und Scheduling: Verwenden Sie Daten-Pipeline-Frameworks wie Apache Airflow oder Luigi, um Ihre Datenverarbeitungsaufgaben zu planen und zu verwalten.
Objektorientierte Datenwissenschaft – Python Datenverarbeitung Pipeline
Die Verwendung eines objektorientierten Ansatzes beim Aufbau Ihrer Datenverarbeitungspipeline in Python verbessert die Modularität, Wartbarkeit und Wiederverwendbarkeit des Codes. Definieren Sie Klassen und Methoden für jede Phase Ihrer Datenpipeline und kapseln Sie die Logik und die Daten in jeder Klasse. Dieser Ansatz fördert die Trennung von Belangen und erleichtert das Testen und Warten Ihrer Pipeline.
Hier ist ein Beispiel für eine Python Datenpipeline als Python-Class:
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA
class DataPipeline:
def __init__(self, data_path):
self.data_path = data_path
self.data = None
self.scaled_data = None
self.pca_data = None
def load_data(self):
self.data = pd.read_csv(self.data_path)
def scale_data(self):
scaler = StandardScaler()
self.scaled_data = scaler.fit_transform(self.data)
def perform_pca(self, n_components):
pca = PCA(n_components=n_components)
self.pca_data = pca.fit_transform(self.scaled_data)
def run_pipeline(self, n_components):
self.load_data()
self.scale_data()
self.perform_pca(n_components)
In diesem Beispiel hat die Klasse DataPipeline drei Methoden: load_data(), scale_data() und perform_pca().
Die Methode load_data() lädt die Daten aus einer CSV-Datei, die durch den Parameter data_path angegeben wird.
Die Methode scale_data() standardisiert die Daten mithilfe der Klasse StandardScaler aus dem Modul sklearn.preprocessing.
Die Methode perform_pca() führt eine Hauptkomponentenanalyse (PCA) auf den skalierten Daten mithilfe der Klasse PCA aus dem Modul sklearn.decomposition durch.
Die Methode run_pipeline() wird verwendet, um die Datenpipeline auszuführen, indem sie nacheinander jede der drei Methoden mit dem angegebenen Parameter n_components für die PCA aufruft.
Um diese Datenpipeline zu verwenden, können Sie eine Instanz der Klasse DataPipeline erstellen und die Methode run_pipeline() aufrufen:
pipeline = DataPipeline('data.csv')
pipeline.run_pipeline(n_components=2)Dies lädt die Daten aus der Datei data.csv, skaliert die Daten, führt PCA mit 2 Komponenten durch und speichert die resultierenden PCA-transformierten Daten im Attribut pca_data des pipeline-Objekts.
Einfache Datenpipeline mit Python „how to“
Um eine einfache Datenpipeline in Python zu erstellen, gehen Sie folgendermaßen vor:
- Verwenden Sie einfache Python-Skripte für kleine Datenverarbeitungsaufgaben.
- Nutzen Sie eingebaute Python-Bibliotheken wie CSV und JSON für grundlegende Datenaufbereitung.
- Greifen Sie auf High-Level-Bibliotheken wie Pandas und NumPy für komplexere Datenverarbeitung zurück.
- Benutzen Sie Jupyter Notebook oder Google Colab für schnelles Prototyping und Visualisierung.
Datenpipeline-Tools und -Techniken in Python
Einige zusätzliche Tools und Techniken, die Sie bei der Erstellung robuster und effizienter Datenpipelines in Python unterstützen, sind:
- Data Quality: Implementieren Sie Data-Validation und Cleaning-Techniken, um die Integrität der Data-Pipeline sicherzustellen.
- Pipeline-Integrität: Überwachen Sie die Performance und Gesundheit deiner Data Pipeline, um schnell Probleme zu erkennen und zu lösen.
- Data-Visualisierung: Nutzen Sie Python-Bibliotheken wie Matplotlib, Seaborn und Plotly, um optisch ansprechende und informative Grafiken und Diagramme zu erstellen.
- Data-Pipeline-Optimierung: Parallelverarbeitung, Caching und andere leistungssteigernde Techniken sind Möglichkeiten, um die Data-Pipeline zu optimieren.
Python Example
Dieses Beispiel verdeutlicht, wie Sie Pydantic und Luigi verwenden können, um eine einfache Datenpipeline in Python zu erstellen und wie diese die Daten aus einer CSV-Datei liest, validiert und verarbeitet und anschließend die umgewandelten Daten in eine neue CSV-Datei schreibt.
Computers are good at following instructions, but not at reading your mind.
Donald Knuth
Pydantic und Luigi – Eine Beispiel-Pipeline in Python
Um die Beispiel-Pipeline in Python auszuführen, ist zunächst die Installation der Bibliotheken erforderlich:
pip install pydantic luigi pandas
Anschließend sollte eine Datei mit dem Namen models.py erstellt werden, in der ein Pydantic-Modell für die Datenvalidierung definiert wird:
from pydantic import BaseModel
class UserData(BaseModel):
id: int
name: str
age: int
email: strNun sollte eine Datei namens tasks.py erstellt werden, in der Luigi-Aufgaben zum Lesen, Verarbeiten und Schreiben von Daten definiert werden:
import luigi
import pandas as pd
from models import UserData
class ReadCSV(luigi.Task):
input_file = luigi.Parameter()
def output(self):
return luigi.LocalTarget("intermediate.csv")
def run(self):
df = pd.read_csv(self.input_file)
df.to_csv(self.output().path, index=False)
class ProcessData(luigi.Task):
input_file = luigi.Parameter()
def requires(self):
return ReadCSV(input_file=self.input_file)
def output(self):
return luigi.LocalTarget("output.csv")
def run(self):
df = pd.read_csv(self.requires().output().path)
# Validate and process data using Pydantic
processed_data = []
for index, row in df.iterrows():
try:
user_data = UserData(**row.to_dict())
processed_data.append(user_data.dict())
except ValueError as e:
print(f"Skipping invalid row: {e}")
# Write processed data to a new CSV file
processed_df = pd.DataFrame(processed_data)
processed_df.to_csv(self.output().path, index=False)
if __name__ == "__main__":
luigi.build([ProcessData(input_file="input.csv")], local_scheduler=True)
In diesem Beispiel liest ReadCSV die Eingabe-CSV-Datei und schreibt sie in eine Zwischen-Datei. Die Aufgabe ProcessData liest die Zwischen-CSV-Datei, validiert und verarbeitet die Daten mithilfe des Pydantic-UserData-Modells und schreibt die transformierten Daten in die Ausgabe-CSV-Datei.
Um die Pipeline auszuführen, sollte eine Beispiel-Input.csv-Datei erstellt werden:
id,name,age,email
1,Alice,30,[email protected]
2,Bob,25,[email protected]
3,Charlie,22,[email protected]Anschließend sollten die tasks.py-Skript ausgeführt werden:
python tasks.pyDas Skript erstellt eine Ausgabe-CSV-Datei, die die validierten und verarbeiteten Daten enthält. Beachten Sie, dass dies ein einfaches Beispiel ist und Sie die Pipeline an Ihre Bedürfnisse anpassen können, indem Sie komplexere Datenverarbeitungs- und Validierungslogik hinzufügen.
Fazit zur Erstellung von Datenpipelines mit Python
Die Erstellung von Datenpipelines mit Python ist eine wesentliche Fähigkeit für Datenexperten. Dieses umfassende Handbuch bietet einen Überblick über die wichtigsten Konzepte, Tools und Best Practices für die Erstellung effektiver und effizienter Datenpipelines. Indem Sie das reichhaltige Ökosystem von Python mit seinen Bibliotheken, Frameworks und Werkzeugen nutzen, können Sie Datenpipelines entwickeln, die Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umwandeln und es Ihnen ermöglichen, datengestützte Entscheidungen zu treffen und den Erfolg Ihres Unternehmens zu fördern.
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