数据是当今数字世界的支柱，有效管理这些信息洪流对公司和组织的成功至关重要。Python 凭借其简单性和灵活性成为处理数据的流行语言。在本综合指南中，您将学习如何使用 Python 创建、管理和优化数据管道。
我们将讨论创建 Python 数据管道的最佳实践、库和框架，并提供示例帮助您开始自己的项目。
本篇文章适合精通技术的读者阅读。您可以在这里找到数据管道的一般介绍： 数据管道的一般介绍
本文章以德语撰写，可自动翻译成其他语言并进行重读。我们欢迎您在文章末尾进行反馈。
什么是Python中的数据管道？
Python 数据管道是一系列数据处理步骤，可将原始数据转化为可操作的见解。其中包括
- 收集、
- 清理、
- 验证和
- 转换
数据，使其适合分析和报告。Python 中的数据管道可以很简单，只有几个步骤，也可以很复杂，包括多个步骤和工具。两者都有可能。
Python 数据管道框架
Python提供了几个创建数据管道的框架，包括Apache Airflow、Luigi和Prefect。通过这些框架，你可以轻松地创建、计划和管理你的数据管道。
- 阿帕奇气流 一个功能强大的开源平台，可让您使用 Python 创建、规划和监控工作流。
- 路易吉 Spotify 开发的 Python 模块可简化复杂数据管道的创建。
- 省长 现代数据管道框架，注重简单性、灵活性和可扩展性。
使用 Python 构建数据管道--示例和最佳实践
要使用 Python 创建数据管道，请按照说明逐步操作。
Tim Berners-Lee
数据是一种珍贵的东西，会比系统本身更持久。
用英语进行数据处理的 5 个步骤，并使用德语盎格鲁语：
- 定义数据源： 确定数据的来源和收集方式。
- 清洁和验证数据： 使用 Pandas 和 NumPy 等 Python 库来清理、验证和准备数据。
- 转化和丰富数据： 使用 数据转换 和丰富，以提高分析数据的质量。
- 存储处理后的数据： 将处理过的数据保存到合适的存储系统中，如数据库或 云存储.
- 对数据进行分析和可视化： 使用 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等 Python 库进行 数据可视化和分析.
以下是改进数据管道的 4 个有用提示：
- 将你的代码模块化: 将你的管道分成更小的、可重复使用的组件，使其更容易维护和调试。
- 使用版本控制使用 Git 等工具跟踪管道代码和数据的更改情况，以及 GitHub.
- 自动化测试：实现自动化 测试以确保数据管道的准确性和完整性。
- 监测和记录：建立监控和记录系统，跟踪你的数据管道的性能和健康状况。
Python中的流式数据管道
Python 可用于为流式数据建立实时管道，在数据生成时对其进行处理。利用 Kafka-Python、Faust 和 Streamz 等库，可以创建流式数据管道，实时处理大量数据。
用于数据处理的管道库
Python为构建数据处理管道提供了一个丰富的库的生态系统。
数据是新的石油，你需要好的工具来检索它
改编自 克莱夫-哈姆比 "数据是新的石油"
这里有一些在Python中进行数据操作和分析的重要库：
熊猫
用于操作和分析数据的强大库。使用 Pandas，可以导入 CSV、Excel 或 SQL 表格等各种格式的数据，并将其保存为数据帧（DataFrame）。Pandas 还提供许多数据处理功能，如筛选、分组和聚合。
NumPy
一个用于 Python 数值计算的库。NumPy 提供各种数值计算函数，如线性代数、傅立叶变换和随机数生成。NumPy 也是数据科学中使用的许多其他库的基础。
邓小平
用于大规模数据处理的并行计算库。使用 Dask，您可以在计算机集群上并行处理大型数据集。Dask 还提供在分布式系统中存储和分析大型数据集的功能。
Scikit-learn
图书馆 机器学习 和数据挖掘。Scikit-learn 提供多种机器学习算法，如回归、分类、聚类和降维。Scikit-learn 还提供数据建模、评估和选择功能。
正如克莱夫-洪比所说："数据是新的石油"。
这些图书馆有助于从这些数据中获得有价值的知识和见解。
提取、转换、加载（ETL）是创建数据管道的一种常见方法。Python是创建ETL管道的一个很好的选择，因为它有广泛的库支持和易于使用。一些流行的用于ETL的Python库是Pandas、SQLAlchemy和PySpark。
使用 Python 进行机器学习的数据管道
Python被广泛用于创建机器学习的数据管道。TensorFlow、Keras和PyTorch等库为构建和训练机器学习模型提供了强大的工具，而Scikit-learn提供了一套全面的机器学习算法和数据预处理工具。
使用 Python 构建数据管道
当用Python设计你的数据管道架构时，你应该考虑以下部分：
- 数据摄取识别你的数据来源，并创建收集和捕获数据的流程。
- 数据存储：选择适当的存储系统，如数据库或数据存储系统来存储你的原始和处理过的数据。
- 数据处理：设计和实施数据处理任务，如清理、验证、转换和充实。
- 数据分析和可视化：利用Python库（如Matplotlib、Seaborn和Plotly）实施数据分析和可视化任务。
- 数据协调和调度：使用数据管道框架，如Apache Airflow或Luigi来计划和管理你的数据处理任务。
面向对象的数据科学--Python 数据处理管道
在用 Python 构建数据处理流水线时，使用面向对象的方法可以提高代码的模块性、可维护性和可重用性。为数据管道的每个阶段定义类和方法，并在每个类中封装逻辑和数据。这种方法促进了关注点的分离，使测试和维护管道变得更加容易。
下面是一个 Python 数据管道作为 Python 类的示例：
import pandas as pd
从 sklearn.preprocessing 导入 StandardScaler
从 sklearn.decomposition 导入 PCA
类 数据管道
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)
在这个例子中，类 数据管线 三种方法： load_data(), scale_data() 和 perform_pca().
该方法 load_data() 从参数指定的CSV文件中加载数据。 数据路径 是指定的。
该方法 scale_data() 使用类的数据进行标准化。 标准缩放器(StandardScaler) 来自模块的 sklearn.preprocessing.
该方法 perform_pca() 对按比例的数据进行主成分分析（PCA），使用类 PCA 来自模块的 sklearn.decomposition 由。
该方法 run_pipeline() 是用来执行数据管道的，通过连续执行三个方法中的每一个，并指定参数 n_components 为PCA。
为了使用这个数据管道，你可以创建一个类的实例 数据管线 创建并使用该方法 run_pipeline() 召见：
pipeline = DataPipeline('data.csv')
pipeline.run_pipeline(n_components=2)这将从文件中加载数据 data.csv，对数据进行缩放，用2个成分进行PCA，并将得到的PCA转换后的数据存储在属性中。 pca_data 的。 管线-对象。
如何使用 Python 进行简单的数据传输
要在Python中创建一个简单的数据管道，步骤如下：
- 使用简单的Python脚本进行小型数据处理任务。
- 使用内置的Python库，如CSV和JSON进行基本的数据准备。
- 访问 Pandas 和 NumPy 等高级库，进行更复杂的数据处理。
- 使用 Jupyter Notebook 或 Google Colab 进行快速原型设计和可视化。
Python 中的数据管道工具和技术
一些额外的工具和技术可以帮助你在Python中创建强大而高效的数据管道：
- 数据质量： 实施数据验证和清理技术，确保数据管道的完整性。
- 管道完整性： 监控数据管道的性能和健康状况，快速发现并解决问题。
- 数据可视化： 使用 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等 Python 库创建视觉效果好、信息量大的图形和图表。
- 数据管道优化 并行处理、缓存和其他性能提升技术是优化数据管道的方法。
Python实例
本示例说明如何使用 Pydantic 和 Luigi 在 Python 中创建一个简单的数据管道，以及如何读取、验证和处理 CSV 文件中的数据，然后将转换后的数据写入新的 CSV 文件。
计算机擅长遵循指令，但不擅长读懂你的想法。
唐纳德-克努特
Pydantic和Luigi--Python中的样本管道
要在 Python 中运行示例管道，首先需要安装库：
pip安装 pydantic luigi pandas
然后应该创建一个名为models.py的文件，以定义一个用于数据验证的Pydantic模型：
from pydantic import BaseModel
class UserData(BaseModel)：
id: int
name: str
age: int
电子邮件：str现在应该创建一个名为tasks.py的文件，其中定义了Luigi读取、处理和写入数据的任务：
导入 luigi
import pandas as pd
from models import UserData
类 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)
类 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)
# 使用 Pydantic 验证和处理数据
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 "跳过无效行：{e}")
# 将处理过的数据写入新的 CSV 文件
processed_df = pd.DataFrame(processed_data)
processed_df.to_csv(self.output().path, index=False)
如果 __name__ == "__main__"：
luigi.build([ProcessData(input_file="input.csv")], local_scheduler=True)
在这个例子中，ReadCSV读取输入的CSV文件并将其写入一个中间文件。ProcessData任务读取中间CSV文件，使用Pydantic UserData模型对数据进行验证和处理，并将转换后的数据写入输出CSV文件。
为了运行管道，应该创建一个输入.csv样本文件：
id,name,age,email
1,Alice,30,[email protected]
2,Bob,25,[email protected]
3,Charlie,22,[email protected]然后，tasks.py脚本应该被执行：
python tasks.py脚本会创建一个输出 CSV 文件，其中包含经过验证和处理的数据。请注意，这只是一个简单的示例，您可以根据自己的需要定制管道，添加更复杂的数据处理和验证逻辑。
关于使用 Python 创建数据管道的结论
使用 Python 创建数据管道是数据专业人员的一项基本技能。本综合指南概述了创建高效数据管道的关键概念、工具和最佳实践。通过利用 Python 丰富的库、框架和工具生态系统，您可以开发数据管道，将原始数据转化为有价值的见解，使您能够做出数据驱动的决策，推动组织取得成功。
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