Las 7 mejores herramientas ETL de Python en 2024

el grande mundial datSe prevé que el mercado de análisis alcance un 655.53 millones de dólares valoración b2029 años, en comparación con 241 millones de dólares en 2021. Este crecimiento masivo muestra cómo las empresas están recurriendo cada vez más a datun análisis para guiar diversas operaciones comerciales.

Como parte de este cambio, las empresas depender en gran medida de Extraer, transformar, cargar (ETL)  en costes para volverse crudo data conocimientos prácticos. Estos procesos son clave componente in almacenamiento de datos y facilitar data movimiento entre diferentes sistemas organizacionales, creciente datuna accesibilidad. Varios Herramientas ETL en disponible hoy, escrito en diferentes lenguajes como Java, Apache HadVaya y JavaScript. Sin embargo, ETL con Python... un lenguaje de programación de propósito general y de alto nivel - está entre los leadopciones.

Este blog analiza lo que hace que Python sea un gran opción para construir un pipeline ETL, ¿cómo usted puede set arriba, y las mejores herramientas ETL de Python y una mejor, alternativa de integración de datos sin código.

Herramientas ETL de Python: descripción general

La frase 'herramientas ETL de Python' no se refiere a un programa de software único y monolítico. Más bien, es un término general para numerosas bibliotecas y marcos creados con Python para apuntar a diferentes etapas del proceso ETL. 

Estas etapas y sus correspondientes herramientas ETL de Python se enumeran a continuación: 

Herramientas de gestión del flujo de trabajo 

En Python ETL, la gestión del flujo de trabajo le ayuda a programar procesos de ingeniería y mantenimiento. Las aplicaciones de flujo de trabajo como Apache Airflow y Luigi, aunque no están diseñadas explícitamente para procesos ETL, podemos ayudarle a ejecutarlos a través de las siguientes características: 

• Manejo de dependencia: Al definir las dependencias de las tareas, puede garantizar que las tareas se ejecuten en la secuencia correcta. Esto es crucial para integración de datos procesos donde la extracción debe preceder a la transformación, que a su vez debe preceder a la carga.
• programación: La programación de tareas ETL le permite ejecutarlas en intervalos definidos o en momentos específicos, lo que automatiza el proceso y garantiza la disponibilidad de actualizaciones oportunas.
• Ejecución paralela: Las herramientas de administración del flujo de trabajo le permiten ejecutar múltiples tareas simultáneamente para que pueda procesar datos más rápido.
• Monitoreo y registro: Los paneles de control y las capacidades de registro de estas herramientas le permiten realizar un seguimiento del progreso de las tareas ETL e identificar y solucionar cualquier problema. 
• Mecanismos de reintento: Estas herramientas pueden reintentar automáticamente tareas fallidas en caso de interrupciones o fallas para garantizar la integridad de los datos.
• Alertando: Puede configurar alertas o notificaciones en caso de falla de la tarea u otras instancias para administrar proactivamente sus procesos ETL.
• Flujos de trabajo dinámicos: Puede configurar flujos de trabajo dinámicos en estas herramientas que se adaptan a los cambios en los esquemas, las fuentes de datos o los requisitos comerciales, lo que aumenta la flexibilidad y adaptabilidad de sus procesos ETL.
• Reutilización de código: Gracias a la modularización y la reutilización de código, puede crear canalizaciones ETL de manera eficiente y mantenerlas a lo largo del tiempo.
• Integración con bibliotecas Python: Estas herramientas se integran perfectamente con bibliotecas y paquetes de Python diseñados para tareas de análisis y procesamiento de datos, como pandas, NumPy y SciPy.
• Extensibilidad: La extensibilidad de las herramientas de gestión de flujo de trabajo le permite integrarse con diferentes fuentes de datos, sistemas externos y bases de datos a través de operadores y complementos personalizados. 

Herramientas para mover y procesar datos 

Herramientas de Python que manejan movimiento de datos y el procesamiento también pueden ayudarle a diseñar flujos de trabajo ETL de Python. Así es cómo: 

• Extracción de datos: BeautifulSoup, solicitudes y bibliotecas similares ayudan con el web scraping y el acceso a API para obtener datos de fuentes dispares.
• Transformación de datos: pandas y NumPy ofrecen capacidades notables de manipulación de datos, y NLTK y spaCy pueden ayudar con el procesamiento de textos.
• Carga de datos: Python tiene conectores de bases de datos (como SQLAlchemy) que le ayudan a cargar datos transformados en bases de datos.
• Automatización y flujo de trabajo: Puede automatizar los procesos ETL utilizando scripts de Python o utilizar una herramienta de gestión de flujo de trabajo (como Apache Airflow) como se analizó anteriormente.
  
• Manejo y registro de errores: Python tiene bloques try-except para manejar errores y el módulo de registro garantiza la visibilidad de la ejecución de tareas ETL.
• Procesamiento en paralelo: El multiprocesamiento y los subprocesos permiten la ejecución de tareas en paralelo, lo que mejora el rendimiento de grandes conjuntos de datos.
• Integración del sistema externo: Las bibliotecas de Python ofrecen una fácil integración con servicios en la nube (como boto3 para AWS), lo que garantiza una interacción sin problemas con sistemas externos en un entorno distribuido. 

Kits de herramientas ETL de Python autónomos 

Los kits de herramientas ETL de Python son bibliotecas o marcos completos que ofrecen capacidades ETL de un extremo a otro en un solo paquete. Las funcionalidades integradas de estos kits de herramientas lo ayudan a desarrollar e implementar canalizaciones ETL de Python fácilmente; así es como se hace: 

• Entorno unificado: Estos kits de herramientas proporcionan un entorno cohesivo en el que puede realizar todas las etapas de ETL dentro del mismo marco sin tener que integrar varias bibliotecas o herramientas.
• Desarrollo simplificado: Obtiene abstracciones de alto nivel y API intuitivas para tareas ETL comunes dentro de estos kits de herramientas, por lo que no tiene que escribir código para ellos.
  
• Componentes prediseñados: Los kits de herramientas ETL de Python autónomos suelen estar equipados con módulos o componentes prediseñados para manejar formatos de datos, bases de datos y transformaciones de uso frecuente. Esto le ahorra tiempo y esfuerzo y elimina la necesidad de codificar desde cero.
• Conectividad de datos: Estos kits de herramientas tienen conectores y adaptadores integrados para diferentes fuentes y destinos de datos, como bases de datos, almacenamiento en la nube, API y formatos de archivos, para garantizar un movimiento de datos fluido entre sistemas.
  
• Características de transformación: Existe una amplia gama de métodos, operadores o funciones de transformación dentro de estos kits de herramientas para la manipulación, el enriquecimiento, la limpieza y la agregación de datos. Esto simplifica las transformaciones de datos complejas.
• Escalabilidad y rendimiento: Los kits de herramientas ETL de Python autónomos a menudo están diseñados para escalar con un volumen de datos creciente y tienen funciones de optimización para mejorar el rendimiento, como procesamiento paralelo, mecanismos de almacenamiento en caché y computación distribuida.
• Seguimiento y Gestión: Estos kits de herramientas pueden tener funcionalidades integradas de monitoreo, registro y administración para rastrear de manera efectiva el progreso de los trabajos de ETL, resolver errores y administrar las dependencias entre tareas.
• Implementación flexible: Estos kits de herramientas ofrecen flexibilidad en la implementación, ofreciendo soporte para aplicaciones independientes, entornos en contenedores como Docker o integración con sistemas de gestión de flujo de trabajo como Apache Airflow.

¿Por qué utilizar Python para crear canalizaciones ETL?

Estas son algunas de las razones detrás del uso Python para ETL diseño de tuberías:

Accesibilidad de código abierto 

Python se ha desarrollado según un modelo de código abierto basado en la comunidad. La Python Software Foundation se dedica a propagar la tecnología de código abierto de Python. 

Como lenguaje de código abierto, Python tiene pocas restricciones en lo que respecta a la plataforma y los entornos de ejecución. Funciona bien con diferentes plataformas y se ejecuta en Windows y Linux con modificaciones mínimas. 

Si bien existen otros lenguajes de programación de código abierto como Java y R, Python ofrece una mayor facilidad de uso y un ecosistema mucho más extenso de bibliotecas y marcos. 

Idoneidad de Big Data 

Python requiere menos codificación que otros lenguajes de programación, lo que simplifica la escritura y el mantenimiento de scripts ETL.  

También está equipado con bibliotecas bien probadas para una mayor funcionalidad. Estas bibliotecas atienden algunas de las tareas de big data más comunes, simplificando la computación y el análisis con paquetes para computación numérica, análisis estadístico, visualización, aprendizaje automático y análisis de datos. 

Otros lenguajes como Java y Scala tienen marcos como Apache Hadoop y Apache Flink para admitir el procesamiento de big data. Sin embargo, la simplicidad de Python lo hace más preferible para Oleoducto ETL desarrollo e iteración. 

Velocidad de procesamiento de datos  

Python es conocido por su alta velocidad de procesamiento de datos. Su código presenta una sintaxis más simple y es más fácil de administrar que otros lenguajes de programación, lo que resulta en una ejecución de tareas más rápida. Las optimizaciones y las técnicas de paralelización mejoran aún más el rendimiento del procesamiento de datos de Python.

Los lenguajes de nivel inferior, como C y C++, a menudo se consideran más rápidos que Python para tareas computacionales. Sin embargo, estos lenguajes suelen requerir un código más complicado y detallado, lo que en última instancia ralentiza el desarrollo y afecta su eficiencia. 

Soporte para datos no estructurados 

Python también cuenta con soporte integrado para procesar datos no estructurados y no convencionales. Desde la mayoría de las empresas modernas los datos no están estructurados, Python es el activo clave de una organización en este dominio. En comparación con otros lenguajes de programación, Python gana en legibilidad y lo hace especialmente adecuado para el procesamiento de datos no estructurados. 

El lenguaje presenta recursos que pueden abordar eficazmente los desafíos del procesamiento de datos no estructurados. Aquí están algunos ejemplos: 

• Kit de herramientas de lenguaje natural (NLTK): Tiene un conjunto de programas y bibliotecas para el procesamiento del lenguaje natural.
   
• espacioso: Una biblioteca de Python para el procesamiento del lenguaje natural (NLP) de nivel empresarial, con modelos previamente entrenados para diversas tareas de NLP.
   
• scikit-aprender: Una biblioteca de aprendizaje automático (ML) con múltiples herramientas de preprocesamiento y análisis de datos.

Cómo construir una canalización ETL en Python 

A continuación se muestra un ejemplo de configuración de una canalización ETL usando Python, específicamente la biblioteca Pandas. 

El caso de uso aquí implica extracción datos de un archivo CSV, transformadora para agregar una nueva columna que indique la longitud del texto en una columna específica, y luego carga los datos transformados en un nuevo archivo CSV. 

Paso 1: extraer datos

Aquí, 

• La función 'extraer_datos' utiliza la ruta al archivo CSV de entrada ('fichero de entrada') como su parámetro.
  
• Dentro de la función, el 'pd.read_csv()' de la biblioteca de pandas lee los datos del archivo CSV en un DataFrame de pandas.
  
• Se devuelve el DataFrame que contiene los datos extraídos. 

Paso 2: Transformar datos

Aquí, 

• La función 'transformar_datos' toma el DataFrame extraído ('datos') como su parámetro. 
• Dentro de la función, la nueva columna 'longitud_texto'se agrega al DataFrame usando 'datos['columna_texto'].aplicar(lambda x: len(str(x)))'. Esta función lambda calculará la longitud del texto en cada fila del 'columna_texto".
• Se devuelve el DataFrame transformado.  

Paso 3: cargar datos

Aquí, 

• La función 'Cargar datos' toma el DataFrame transformado ('datos_transformados') y la ruta del archivo CSV de salida ('archivo de salida') como sus parámetros.
   
• Dentro de la función, 'datos_transformados.to_csv()' escribe los datos transformados en un nuevo archivo CSV especificado por 'archivo de salida'. Por último, 'índice=falso' ayuda a evitar escribir índices de filas en el archivo CSV. 

Rutas de archivos de entrada y salida 

 Aquí se especifican dos caminos. Uno al archivo CSV de entrada que contiene las data para ser procesado ('fichero de entrada') y el otro al archivo CSV de salida donde se transformó data será salvo ('archivo de salida'). 

Ejecutando el proceso ETL

Aquí, 

• El proceso ETL de Python se ejecuta llamando al 'extraer_datos','transformar_datos', y'Cargar datos' funciona secuencialmente con los argumentos apropiados.
• Los datos extraídos se almacenan en el 'datos' Marco de datos.
• La 'transformar_datos'la función se llama con el extraído ('datos') como entrada, y los datos transformados se almacenan en el 'datos_transformados' Marco de datos.
• Por último, los datos transformados se cargan en el archivo CSV de salida especificado por 'archivo de salida".

Tenga en cuenta que este el código crea un muy básico Tubería ETL de Python. Cuanto más datCuanto más genera y consume una organización, más complejos serán los oleoductos que necesitará construir y mantener. Cuando se trata de crear canales ETL en Python, la creciente complejidad puede superar los beneficios, lo que hace que las herramientas ETL de Python sean más factible alternativas.  

Las mejores herramientas ETL de Python en 2024 

Algunas de las mejores herramientas ETL de Python se analizan a continuación: 

1. Flujo de aire Apache

Apache Airflow es un marco de Python de código abierto que utiliza gráficos acíclicos dirigidos (DAG) para permitir a los usuarios organizar y administrar sus canalizaciones ETL. Admite la creación, programación y supervisión de flujos de trabajo.

Para Agencias y Operadores	Desventajas
Los DAG combinan múltiples scripts de Python en un gráfico de dependencia y permiten el procesamiento paralelo de tareas.	Airflow carece de control de versiones de las canalizaciones de datos. Los usuarios no pueden volver a implementar una tarea o DAG eliminado.
La interfaz de usuario interactiva de Airflow facilita el monitoreo de los procesos de ETL al visualizar y reiniciar las dependencias, los éxitos y los fracasos del flujo de trabajo según sea necesario.	No conserva los metadatos de los trabajos eliminados, lo que dificulta la depuración y la gestión de datos.
Los operadores pueden ampliar la funcionalidad de Airflow para cubrir varios casos de uso o permitir su uso como plataforma de integración de datos en lugar de una herramienta de datos.	Los usuarios necesitan cierto conocimiento de DevOps para que funcione.

 

2. Luis 

Luigi fue desarrollado originalmente por Spotify y es un marco de Python que permite a los usuarios unir múltiples tareas. 

Para Agencias y Operadores	Desventajas
Arquitectura intuitiva, con trabajos escritos en Python.	No hay distribución de ejecución, por lo que los nodos trabajadores son propensos a sobrecargarse.
Ideal para desarrolladores backend que buscan automatizar canalizaciones ETL sencillas.	La documentación limitada y las capacidades de manejo de errores pueden complicar la comprensión y la corrección de fallas en las tareas.
Relativamente fácil de usar con integración de interfaz de línea de comandos.	No es práctico para flujos de trabajo en tiempo real debido al uso de computación por lotes.

 

3. Pandas

La biblioteca Pandas presenta el objeto DataFrame, una estructura de datos que permite una manipulación de datos sencilla y fácil de usar. La forma en que Pandas simplifica la transformación de datos es evidente en el ejemplo de configuración de ETL en Python, discutido anteriormente en este blog. 

Para Agencias y Operadores	Desventajas
Facilita transformaciones de datos rápidas y sencillas.	Ofrece funciones limitadas de extracción y carga.
Ideal para conjuntos de datos pequeños y medianos.	No es ideal para procesamiento de datos a gran escala y operaciones en memoria.
Conveniente para escribir guiones simples.	La escalabilidad es posible pero no fácil.

 

 

4. Petl 

Petl es ideal para cumplir con los requisitos básicos de ETL sin análisis avanzados.  

Para Agencias y Operadores	Desventajas
Petl utiliza una memoria mínima del sistema y no consume muchos recursos.	Solo ofrece capacidades de transformación básicas.
Su funcionalidad ampliable utiliza código simple para agregar nuevas fuentes y destinos de datos.	No maneja bien grandes conjuntos de datos.
Es fácil para usar;	No es adecuado para casos de uso que requieren operaciones de alta velocidad o resultados urgentes.

 

5. Bonobó 

Bonobo es un marco ETL de Python simple y liviano que permite a los usuarios crear canalizaciones de datos mediante secuencias de comandos.  

Para Agencias y Operadores	Desventajas
Bonobo no requiere aprender nuevas API, solo una comprensión elemental de Python.	Bueno para esquemas de datos simples y semicomplejos, pero no para conjuntos de datos más grandes.
Permite un despliegue rápido y paralelo de tuberías.	Manejo de datos simplista que organiza los datos como una serie de filas en nodos, lo que dificulta la realización de análisis en el conjunto de datos en su conjunto.
De código abierto, escalable y compatible con una amplia gama de fuentes de datos como JSON, CSV, XLS, XML y SQL.	Todavía en la etapa alfa con un futuro de desarrollo incierto. La versión 0.6 se lanzó hace más de seis años.

 

6. chispa 

Como API de Python, PySpark permite a los usuarios acceder y utilizar Apache Spark (el lenguaje de programación Scala) directamente a través de Python. 

Para Agencias y Operadores	Desventajas
PySpark está diseñado para manejar conjuntos de datos enormes, con características como carga diferida, procesamiento paralelo y conjuntos de datos distribuidos resistentes (RDD).	A pesar de las impresionantes capacidades de transformación, PySpark tiene una funcionalidad de extracción y carga algo limitada.
Admite la mayoría de las funciones de Apache Spark, como DataFrame, Spark SQL, Machine Learning, Spark Core y Streaming.	Las canalizaciones complejas pueden requerir que los usuarios escriban sus propios extractores.
Permite a los usuarios escribir tareas ETL en formato similar a Python o SQL.	Los errores en PySpark muestran referencias al código Python y errores de seguimiento de la pila de Java, lo que dificulta la depuración.

 

7. Burbujas 

Lo que diferencia a Bubbles de las otras herramientas ETL de Python analizadas aquí son sus descripciones de canalización basadas en metadatos. Este marco está escrito en Python, pero no se limita a él y presenta una fácil usabilidad con otros lenguajes. 

Para Agencias y Operadores	Desventajas
Bubbles es tecnológicamente agnóstico, lo que garantiza que los usuarios puedan centrarse en los procesos ETL sin preocuparse por la tecnología detrás de ellos o el acceso a los datos.	Requiere Python 3.3 y no hay planes de adaptarlo a versiones anteriores de Python.
Permite a los usuarios configurar ETL rápidamente.	A veces, la composición no es posible al agregar operaciones personalizadas si los objetos provienen de diferentes bases de datos.
Como marco abstracto y versátil, Bubbles se centra en los procesos ETL en lugar de en un lenguaje de programación específico.	Algunas operaciones de conversión están destinadas a usarse únicamente en Python y pueden consumir muchos recursos cuando se usan en grandes conjuntos de datos.

¿Cuándo debería utilizar una herramienta ETL de Python? 

Las herramientas ETL de Python son ideales en uno o más de los siguientes escenarios: 

• Cuando una organización quiere codificar su propia herramienta ETL y tiene desarrolladores o programadores que dominan Python.
  
  
• Cuando los requisitos de ETL de la organización son sencillos y fácilmente ejecutables.
  
  
• Cuando los requisitos de ETL son muy específicos y solo Python puede satisfacerlos de manera eficaz.

Astera como una mejor alternativa a Python ETL 

A pesar de sus considerables beneficios, la mayoría de las herramientas ETL de Python también comparten algunos inconvenientes, como: 

• Estas herramientas requieren conocimientos y competencia sustanciales en Python para crear y automatizar canalizaciones ETL personalizadas.
  
• Muchas herramientas son más adecuadas para procesos de pequeña y mediana escala.
  
• La escalabilidad y velocidad de algunas herramientas pueden ser factores limitantes para las organizaciones en rápido crecimiento. 

Las empresas quieren una interfaz intuitiva, altas velocidades de procesamiento, confiabilidad y escalabilidad de sus Soluciones ETL. Además, la automatización de las pruebas ETL utilizando Python requiere probadores ETL capacitados con competencia tanto en metodologías de pruebas ETL como en el lenguaje de programación Python.

Por lo tanto, muchas organizaciones buscan una alternativa a las herramientas ETL estándar de Python que elimine la necesidad de contratar y retener profesionales y los costos asociados. 

Participar Astera. 

Astera ofrece un entorno sin código probado, una interfaz unificada y una integración sin complicaciones con diferentes fuentes y destinos de datos. Sus sofisticadas capacidades de limpieza y transformación de datos permiten a los usuarios convertir rápidamente datos sin procesar en información refinada. 

Es la alternativa líder de Python ETL para empresas que desean crear, implementar y mantener canalizaciones de ETL sin escribir una sola línea de código. 

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