FR 
DE 
EN 
ES 
Les données sont l'épine dorsale du monde numérique d'aujourd'hui et la gestion efficace de ce flot d'informations est cruciale pour le succès des entreprises et des organisations. Grâce à sa simplicité et à sa flexibilité, Python est devenu un langage très apprécié pour la gestion des données. Dans ce guide complet, vous découvrirez comment créer, gérer et optimiser des pipelines de données avec Python.
Nous passerons en revue les meilleures pratiques, bibliothèques et frameworks pour la création de pipelines de données Python et proposerons des exemples pour vous aider à démarrer vos propres projets.
Ce post est destiné aux lecteurs ayant des connaissances techniques. Vous trouverez ici une introduction générale aux pipelines de données : Introduction générale aux pipelines de données
Qu'est-ce qu'un pipeline de données en Python ?
Un pipeline de données avec Python est une série d'étapes de traitement des données qui transforment les données brutes en connaissances exploitables. Cela comprend le
- Rassembler,
- Nettoyer,
- Valider et
- Convertir
de données afin de les rendre adaptées à l'analyse et à la création de rapports. Les pipelines de données en Python peuvent être simples et se composer de quelques étapes - ou complexes et comporter plusieurs étapes et outils. Les deux sont possibles.
Python Data Pipelines Frameworks
Python propose plusieurs frameworks pour la création de pipelines de données, dont Apache Airflow, Luigi et Prefect. Ces frameworks vous permettent de créer, de planifier et de gérer vos pipelines de données sans effort.
- Flux d'air Apache : Une plateforme open source puissante qui vous permet de créer, de planifier et de surveiller des workflows en Python.
- Luigi : Un module Python développé par Spotify qui simplifie la construction de pipelines de données complexes.
- Préfet : Un cadre moderne de pipeline de données qui met l'accent sur la simplicité, la flexibilité et l'évolutivité.
Construire un pipeline de données avec Python - exemples et bonnes pratiques
Pour créer un pipeline de données avec Python, suivez les instructions pas à pas.
Tim Berners-Lee
Les données sont une chose précieuse et dureront plus longtemps que les systèmes eux-mêmes.
5 étapes pour traiter les données en anglais avec des anglicismes allemands :
- Définir les sources de données : Identifier d'où proviennent les données et comment elles doivent être collectées.
- Nettoyer et valider les données : Utiliser des bibliothèques Python telles que Pandas et NumPy pour nettoyer, valider et préparer les données.
- Transformer et enrichir les données : Utiliser Transformations de données et d'enrichissement afin d'améliorer la qualité des données pour l'analyse.
- Enregistrer les données traitées : Enregistrez les données traitées dans un système de stockage approprié, tel qu'une base de données ou un Stockage dans le nuage.
- Analyser et visualiser les données : Utiliser des bibliothèques Python comme Matplotlib, Seaborn et Plotly pour Visualisation et analyse des données.
Voici 4 conseils utiles pour améliorer votre pipeline de données :
- Modulariser son codeDécomposition du pipeline en composants plus petits et réutilisables pour faciliter la maintenance et le débogage.
- Utiliser le contrôle de versionSuivez les modifications apportées au code et aux données de votre pipeline à l'aide d'outils comme Git et GitHub.
- Automatiser les tests: Mettre en place des procédures automatisées TestsLes données sont traitées de manière à garantir la précision et l'intégrité de votre pipeline de données.
- Surveiller et consigner: mettez en place des systèmes de surveillance et de journalisation pour suivre les performances et la santé de votre pipeline de données.
Pipelines pour données en streaming en Python
Python peut être utilisé pour construire des pipelines de données en continu en temps réel et traiter ainsi les données au fur et à mesure qu'elles sont générées. Avec des bibliothèques comme Kafka-Python, Faust et Streamz, il est possible de créer des pipelines de données en streaming pour traiter de grandes quantités de données en temps réel.
Bibliothèques en pipeline pour le traitement des données
Python offre un riche écosystème de bibliothèques pour la construction de pipelines de traitement de données.
Les données sont le nouveau pétrole et il faut de bons outils pour les récupérer
Adaptation de Clive Humby "Les données sont le nouveau pétrole"
Voici quelques bibliothèques importantes pour la manipulation et l'analyse de données en Python :
Pandas
Une bibliothèque puissante pour la manipulation et l'analyse des données. Pandas permet d'importer des données dans différents formats tels que CSV, Excel ou des tableaux SQL et de les enregistrer sous forme de cadres de données (DataFrame). Pandas offre également de nombreuses fonctions de manipulation des données telles que le filtrage, le regroupement et l'agrégation.
NumPy
Une bibliothèque de calcul numérique en Python. NumPy offre de nombreuses fonctions de calcul numérique telles que l'algèbre linéaire, la transformée de Fourier et la génération de nombres aléatoires. NumPy est également à la base de nombreuses autres bibliothèques utilisées dans la science des données.
Dask
Une bibliothèque de calcul parallèle pour le traitement de données à grande échelle. Dask permet de traiter de grands ensembles de données en parallèle sur un cluster d'ordinateurs. Dask offre également des fonctions de stockage et d'analyse de grands ensembles de données dans des systèmes distribués.
Scikit-learn
Une bibliothèque pour apprentissage automatique et l'extraction de données en Python. Scikit-learn offre une variété d'algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression, la classification, le clustering et la réduction de dimension. Scikit-learn offre également des fonctions de modélisation, d'évaluation et de sélection des données.
Comme l'a dit Clive Humby, "les données sont le nouveau pétrole".
et ces bibliothèques aident à tirer de ces données des connaissances et des aperçus précieux.
Extraire, transformer, charger (ETL) est une approche courante pour créer des pipelines de données. Python est un excellent choix pour la création de pipelines ETL en raison de sa prise en charge étendue des bibliothèques et de sa facilité d'utilisation. Certaines bibliothèques Python populaires pour l'ETL sont Pandas, SQLAlchemy et PySpark.
Pipelines de données pour l'apprentissage automatique avec Python
Python est souvent utilisé pour créer des pipelines de données pour l'apprentissage automatique. Des bibliothèques comme TensorFlow, Keras et PyTorch offrent des outils puissants pour créer et entraîner des modèles d'apprentissage automatique, tandis que Scikit-learn propose une suite complète d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'outils de prétraitement des données.
Architecture de pipeline de données avec Python
Lorsque vous concevez votre architecture de pipeline de données en Python, vous devez prendre en compte les composants suivants :
- Ingestion de données: identifier les sources de vos données et créer des processus de collecte et de saisie
- Stockage de données: Choisissez des systèmes de stockage appropriés, tels que des bases de données ou des systèmes de stockage de données, pour stocker vos données brutes et traitées.
- Traitement des donnéesConcevoir et mettre en œuvre des tâches de traitement des données telles que le nettoyage, la validation, la transformation et l'enrichissement.
- Analyse et visualisation des données: Implémenter des tâches d'analyse et de visualisation de données avec des bibliothèques Python telles que Matplotlib, Seaborn et Plotly.
- Orchestration et planification des données: utiliser des frameworks de pipeline de données comme Apache Airflow ou Luigi pour planifier et gérer vos tâches de traitement de données.
Science des données orientée objet - Pipeline de traitement des données Python
L'utilisation d'une approche orientée objet pour construire votre pipeline de traitement des données en Python améliore la modularité, la maintenabilité et la réutilisabilité du code. Définissez des classes et des méthodes pour chaque phase de votre pipeline de données et encapsulez la logique et les données dans chaque classe. Cette approche favorise la séparation des préoccupations et facilite les tests et la maintenance de votre pipeline.
Voici un exemple de pipeline de données Python en tant que classe Python :
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)
Dans cet exemple, la classe DataPipeline trois méthodes : load_data(), scale_data() et perform_pca().
La méthode load_data() charge les données à partir d'un fichier CSV, défini par le paramètre data_path est indiqué.
La méthode scale_data() standardise les données à l'aide de la classe Détartreur standard du module sklearn.preprocessing.
La méthode perform_pca() effectue une analyse en composantes principales (ACP) sur les données mises à l'échelle à l'aide de la classe PCA du module sklearn.decomposition par
La méthode run_pipeline() est utilisée pour exécuter le pipeline de données, en utilisant successivement chacune des trois méthodes avec le paramètre spécifié n_components pour l'ACP.
Pour utiliser ce pipeline de données, vous pouvez créer une instance de la classe DataPipeline et la méthode run_pipeline() pour l'appeler :
pipeline = DataPipeline('data.csv')
pipeline.run_pipeline(n_components=2)Cela charge les données du fichier data.csvmet les données à l'échelle, effectue une ACP à deux composantes et enregistre les données résultantes transformées par l'ACP dans l'attribut pca_data du site pipeline-objet.
Pipeline de données simple avec Python "how to" (comment)
Pour créer un pipeline de données simple en Python, procédez comme suit :
- Utiliser des scripts Python simples pour de petites tâches de traitement de données.
- Utilisez les bibliothèques Python intégrées telles que CSV et JSON pour la préparation de base des données.
- Accédez à des bibliothèques de haut niveau telles que Pandas et NumPy pour un traitement plus complexe des données.
- Utilisez Jupyter Notebook ou Google Colab pour un prototypage et une visualisation rapides.
Outils et techniques de pipeline de données en Python
Voici quelques outils et techniques supplémentaires qui vous aideront à créer des pipelines de données robustes et efficaces en Python :
- Qualité des données : Mettre en œuvre des techniques de validation et de nettoyage des données afin de garantir l'intégrité du pipeline de données.
- Intégrité du pipeline : Surveiller les performances et la santé de ton pipeline de données afin d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes.
- Visualisation des données : Utilisez les bibliothèques Python telles que Matplotlib, Seaborn et Plotly pour créer des graphiques et des diagrammes visuellement attrayants et informatifs.
- Optimisation du pipeline de données : Le traitement parallèle, la mise en cache et d'autres techniques d'amélioration des performances sont autant de moyens d'optimiser le pipeline de données.
Exemple de Python
Cet exemple illustre comment utiliser Pydantic et Luigi pour créer un pipeline de données simple en Python et comment celui-ci lit, valide et traite les données d'un fichier CSV, puis écrit les données transformées dans un nouveau fichier CSV.
Les ordinateurs sont bons pour suivre les instructions, mais pas pour lire dans votre esprit.
Donald Knuth
Pydantic et Luigi - Un exemple de pipeline en Python
Pour exécuter l'exemple de pipeline en Python, il faut d'abord installer les bibliothèques :
pip install pydantic luigi pandas
Il convient ensuite de créer un fichier appelé models.py, dans lequel un modèle Pydantic est défini pour la validation des données :
from pydantic import BaseModel
class UserData(BaseModel) :
id : int
name : str
age : int
email : strIl faut maintenant créer un fichier appelé tasks.py, dans lequel on définit des tâches Luigi pour lire, traiter et écrire des données :
import luigi
import pandas as pd
from modèles 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)
# Valider et traiter les données avec 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)
Dans cet exemple, ReadCSV lit le fichier CSV d'entrée et l'écrit dans un fichier intermédiaire. La tâche ProcessData lit le fichier CSV intermédiaire, valide et traite les données à l'aide du modèle Pydantic-UserData et écrit les données transformées dans le fichier CSV de sortie.
Pour exécuter le pipeline, il convient de créer un fichier Input.csv d'exemple :
id,nom,âge,email
1,Alice,30,[email protected]
2,Bob,25,[email protected]
3,Charlie,22,[email protected]Ensuite, le script tasks.py devrait être exécuté :
python tasks.pyLe script crée un fichier CSV de sortie qui contient les données validées et traitées. Notez qu'il s'agit d'un exemple simple et que vous pouvez adapter le pipeline à vos besoins en ajoutant une logique de traitement et de validation des données plus complexe.
Conclusion sur la création de pipelines de données avec Python
La création de pipelines de données avec Python est une compétence essentielle pour les experts en données. Ce guide complet offre une vue d'ensemble des principaux concepts, outils et meilleures pratiques pour la création de pipelines de données efficaces et efficients. En tirant parti du riche écosystème de Python et de ses bibliothèques, cadres et outils, vous pouvez développer des pipelines de données qui transforment les données brutes en connaissances précieuses et vous permettent de prendre des décisions basées sur les données et de favoriser le succès de votre entreprise.
Des questions, des remarques ou des critiques ? Ecrivez-nous un message :
