Les 7 meilleurs outils Python ETL en 2024

Le grand mondial datun marché de l'analyse devrait atteindre un 655.53 milliard de dollars évaluation bet 2029, par rapport à 241 milliard de dollars en 2021. Cette croissance massive montre à quel point les entreprises se tournent de plus en plus vers datune analyse pour guider diverses opérations commerciales.

Dans le cadre de ce changement, les entreprises s'appuyer fortement sur Extraire, Transformer, Charger (ETL) les process pour tourner cru data en informations exploitables. Ces processus sont essentiels composant in entreposage de données ainsi que faciliter data mouvement entre différents systèmes organisationnels, croissant datune accessibilité. Divers Outils ETL disponible aujourd'hui, écrit dans différents langages tels que Java, Apache Hadoups, et JavaScript. Cependant, ETL avec Python — un langage de programmation généraliste et de haut niveau - est parmi lesadchoix.

Ce blog explique ce qui fait de Python un excellent option pour construire un pipeline ETL, comment vous pouvez set c'est fini, et les meilleurs outils Python ETL et un meilleur, alternative d’intégration de données sans code.

Outils Python ETL : un aperçu

L'expression « outils Python ETL » ne fait pas référence à un seul programme logiciel monolithique. Il s'agit plutôt d'un terme fourre-tout désignant de nombreuses bibliothèques et frameworks construits à l'aide de Python pour cibler différentes étapes du processus ETL. 

Ces étapes et leurs outils Python ETL correspondants sont répertoriés ci-dessous : 

Outils de gestion des flux de travail 

Dans Python ETL, la gestion des flux de travail vous aide à planifier les processus d'ingénierie et de maintenance. Les applications de workflow telles qu'Apache Airflow et Luigi, bien qu'elles ne soient pas conçues explicitement pour les processus ETL, vous vous aider à les exécuter grâce aux fonctionnalités suivantes : 

• Gestion des dépendances: En définissant les dépendances des tâches, vous pouvez vous assurer que les tâches sont exécutées dans le bon ordre. Ceci est crucial pour intégration de données des processus où l'extraction doit précéder la transformation, qui à son tour doit précéder le chargement.
• Planification: La planification des tâches ETL vous permet de les exécuter à des intervalles définis ou à des heures spécifiques, ce qui automatise le processus et garantit la disponibilité de mises à jour en temps opportun.
• Exécution parallèle: Les outils de gestion des flux de travail vous permettent d'exécuter plusieurs tâches simultanément afin de pouvoir traiter les données plus rapidement.
• Surveillance et journalisation : Les tableaux de bord de surveillance et les capacités de journalisation de ces outils vous permettent de suivre la progression des tâches ETL et d'identifier et de résoudre tout problème. 
• Mécanismes de nouvelle tentative : Ces outils peuvent automatiquement réessayer les tâches ayant échoué en cas de perturbations ou de pannes pour garantir l'intégrité des données.
• Alerte : Vous pouvez configurer des alertes ou des notifications en cas d'échec de tâche ou d'autres instances pour gérer de manière proactive vos processus ETL.
• Flux de travail dynamiques: Vous pouvez configurer des flux de travail dynamiques dans ces outils qui s'adaptent aux changements de schémas, de sources de données ou d'exigences commerciales, augmentant ainsi la flexibilité et l'adaptabilité de vos processus ETL.
• Réutilisabilité du code : Grâce à la modularisation et à la réutilisation du code, vous pouvez créer efficacement des pipelines ETL et les maintenir dans le temps.
• Intégration avec les bibliothèques Python : Ces outils s'intègrent parfaitement aux bibliothèques et packages Python conçus pour les tâches de traitement et d'analyse de données, tels que pandas, NumPy et SciPy.
• Extensibilité: L'extensibilité des outils de gestion de flux de travail vous permet d'intégrer différentes sources de données, systèmes externes et bases de données via des opérateurs et des plugins personnalisés. 

Outils de déplacement et de traitement des données 

Outils Python qui gèrent mouvement de données et le traitement peuvent également vous aider à concevoir des flux de travail Python ETL. Voici comment: 

• Extraction de données: BeautifulSoup, les requêtes et les bibliothèques similaires facilitent le scraping Web et l'accès aux API pour obtenir des données à partir de sources disparates.
• Transformation des données: pandas et NumPy offrent des capacités remarquables de manipulation de données, et NLTK et spaCy peuvent aider au traitement de texte.
• Chargement des données: Python dispose de connecteurs de base de données (tels que SQLAlchemy) qui vous aident à charger des données transformées dans des bases de données.
• Automatisation et flux de travail : Vous pouvez automatiser les processus ETL à l'aide de scripts Python ou utiliser un outil de gestion de flux de travail (comme Apache Airflow) comme indiqué ci-dessus.
  
• Gestion des erreurs et journalisation : Python dispose de blocs try-sauf pour gérer les erreurs, et le module de journalisation garantit la visibilité sur l'exécution des tâches ETL.
• Traitement parallèle : Le multitraitement et le threading permettent l'exécution de tâches parallèles, améliorant ainsi les performances pour les grands ensembles de données.
• Intégration de systèmes externes : Les bibliothèques Python offrent une intégration facile avec les services cloud (tels que boto3 pour AWS), garantissant une interaction sans problème avec les systèmes externes dans un environnement distribué. 

Boîtes à outils Python ETL autonomes 

Les boîtes à outils Python ETL sont des bibliothèques ou des frameworks complets offrant des fonctionnalités ETL de bout en bout au sein d'un seul package. Les fonctionnalités intégrées de ces kits d'outils vous aident à développer et à déployer facilement des pipelines Python ETL. Voici comment : 

• Environnement unifié : Ces boîtes à outils fournissent un environnement cohérent dans lequel vous pouvez effectuer toutes les étapes d'ETL dans le même cadre sans avoir à intégrer plusieurs bibliothèques ou outils.
• Développement simplifié : Vous bénéficiez d'abstractions de haut niveau et d'API intuitives pour les tâches ETL courantes au sein de ces boîtes à outils, vous n'avez donc pas besoin d'écrire de code pour celles-ci.
  
• Composants pré-construits : Les boîtes à outils Python ETL autonomes sont généralement équipées de modules ou de composants prédéfinis pour gérer les formats de données, les bases de données et les transformations fréquemment utilisés. Cela vous fait gagner du temps et des efforts et élimine le besoin de coder à partir de zéro.
• Connectivité des données : Ces boîtes à outils disposent de connecteurs et d'adaptateurs intégrés pour différentes sources et destinations de données, telles que les bases de données, le stockage cloud, les API et les formats de fichiers, afin de garantir un mouvement transparent des données entre les systèmes.
  
• Caractéristiques de transformation : Il existe un large éventail de méthodes de transformation, d'opérateurs ou de fonctions dans ces boîtes à outils pour la manipulation, l'enrichissement, le nettoyage et l'agrégation des données. Cela simplifie les transformations de données complexes.
• Évolutivité et performances : Les boîtes à outils Python ETL autonomes sont souvent conçues pour évoluer avec l'augmentation du volume de données et disposent de fonctionnalités d'optimisation pour améliorer les performances, telles que le traitement parallèle, les mécanismes de mise en cache et l'informatique distribuée.
• Surveillance et gestion : Ces boîtes à outils peuvent avoir des fonctionnalités intégrées de surveillance, de journalisation et de gestion pour suivre efficacement la progression des tâches ETL, résoudre les erreurs et gérer les dépendances entre les tâches.
• Déploiement flexible: Ces boîtes à outils offrent une flexibilité de déploiement, offrant la prise en charge d'applications autonomes, d'environnements conteneurisés comme Docker ou l'intégration avec des systèmes de gestion de flux de travail tels qu'Apache Airflow.

Pourquoi utiliser Python pour créer des pipelines ETL ?

Voici quelques-unes des raisons qui justifient l'utilisation Python pour ETL conception des canalisations :

Accessibilité open source 

Python a été développé sur un modèle open source basé sur la communauté. La Python Software Foundation se consacre à la propagation de la technologie open source Python. 

En tant que langage open source, Python a peu de restrictions en ce qui concerne les environnements de plate-forme et d'exécution. Il fonctionne bien avec différentes plates-formes et fonctionne sous Windows et Linux avec un minimum de modifications. 

Bien qu'il existe d'autres langages de programmation open source tels que Java et R, Python offre une plus grande facilité d'utilisation et un écosystème de bibliothèques et de frameworks beaucoup plus étendu. 

Adéquation du Big Data 

Python nécessite moins de codage que les autres langages de programmation, ce qui simplifie l'écriture et la maintenance des scripts ETL.  

Il est également équipé de bibliothèques bien testées pour des fonctionnalités accrues. Ces bibliothèques répondent à certaines des tâches Big Data les plus courantes, simplifiant le calcul et l'analyse avec des packages pour le calcul numérique, l'analyse statistique, la visualisation, l'apprentissage automatique et l'analyse des données. 

D'autres langages tels que Java et Scala disposent de frameworks comme Apache Hadoop et Apache Flink pour prendre en charge le traitement du Big Data. Cependant, la simplicité de Python le rend préférable pour Pipeline ETL développement et itération. 

Vitesse de traitement des données  

Python est connu pour sa vitesse élevée de traitement des données. Son code présente une syntaxe plus simple et est plus facile à gérer que les autres langages de programmation, ce qui permet une exécution plus rapide des tâches. Les techniques d'optimisation et de parallélisation améliorent encore les performances de traitement des données de Python.

Les langages de niveau inférieur tels que C et C++ sont souvent considérés comme plus rapides que Python pour les tâches de calcul. Cependant, ces langages nécessitent généralement un code plus compliqué et verbeux, ce qui ralentit le développement et affecte son efficacité. 

Prise en charge des données non structurées 

Python propose également une prise en charge intégrée pour le traitement des données non structurées et non conventionnelles. Depuis que la plupart des entreprises modernes les données ne sont pas structurées, Python est l'atout clé d'une organisation dans ce domaine. Par rapport à d'autres langages de programmation, c'est là que la lisibilité de Python l'emporte et le rend particulièrement adapté au traitement de données non structurées. 

Le langage propose des ressources qui peuvent résoudre efficacement les problèmes de traitement de données non structurées. Voici quelques exemples: 

• Boîte à outils en langage naturel (NLTK) : Dispose d'une suite de programmes et de bibliothèques pour le traitement du langage naturel.
   
• spaCy : Une bibliothèque Python pour le traitement du langage naturel (NLP) de niveau entreprise, avec des modèles pré-entraînés pour diverses tâches NLP.
   
• scikit-learn : Une bibliothèque de Machine Learning (ML) avec plusieurs outils d'analyse et de prétraitement de données.

Comment créer un pipeline ETL en Python 

Vous trouverez ci-dessous un exemple de configuration d'un pipeline ETL à l'aide de Python, en particulier la bibliothèque Pandas. 

Le cas d'utilisation ici implique extraction les données d'un fichier CSV, transformer pour ajouter une nouvelle colonne indiquant la longueur du texte dans une colonne spécifique, puis chargement les données transformées dans un nouveau fichier CSV. 

Étape 1 : Extraire les données

Ici, 

• La fonction 'extrait_données' utilise le chemin d'accès au fichier CSV d'entrée ('fichier_entrée') comme paramètre.
  
• À l'intérieur de la fonction, le 'pd.read_csv()' de la bibliothèque pandas lit les données du fichier CSV dans un DataFrame pandas.
  
• Le DataFrame contenant les données extraites est renvoyé. 

Étape 2 : Transformer les données

Ici, 

• La fonction 'transformation_données'prend le DataFrame extrait ('données') comme paramètre. 
• A l'intérieur de la fonction, la nouvelle colonne 'longueur_texte' est ajouté au DataFrame à l'aide de 'data['text_column'].apply(lambda x: len(str(x)))'. Cette fonction lambda calculera la longueur du texte dans chaque ligne du 'texte_colonne".
• Le DataFrame transformé est renvoyé.  

Étape 3 : Charger les données

Ici, 

• La fonction 'charger_données'prend le DataFrame transformé ('data_transformed') et le chemin du fichier CSV de sortie ('fichier de sortie') comme paramètres.
   
• À l'intérieur de la fonction, 'data_transformed.to_csv()' écrit les données transformées dans un nouveau fichier CSV spécifié par 'fichier de sortie'. Dernièrement, 'indice=Faux' permet d'éviter d'écrire des index de lignes dans le fichier CSV. 

Chemins des fichiers d'entrée et de sortie 

 Ici, deux chemins sont spécifiés. Un dans le fichier CSV d'entrée comprenant le data à traiter ('fichier_entrée') et l'autre au fichier CSV de sortie où le fichier transformé data sera enregistré ('fichier de sortie»). 

Exécution du processus ETL

Ici, 

• Le processus Python ETL est exécuté en appelant le 'extraire_données','transformation_données', et 'charger_données'fonctionne séquentiellement avec les arguments appropriés.
• Les données extraites sont stockées dans le dossier 'données' Trame de données.
• Le 'transformation_données' La fonction est appelée avec l'extrait ('données') en entrée, et les données transformées sont stockées dans le 'data_transformed' Trame de données.
• Enfin, les données transformées sont chargées dans le fichier CSV de sortie spécifié par 'fichier de sortie".

Notez ceci le code crée un très basique Pipeline ETL Python. Le plus datPlus une organisation génère et consomme, plus les pipelines qu’elle devra construire et maintenir. Lorsqu'il s'agit de créer des pipelines ETL en Python, la complexité croissante peut l'emporter sur les avantages, ce qui fait des outils Python ETL un outil plus efficace. réalisable solutions de rechange.  

Les meilleurs outils Python ETL en 2024 

Certains des meilleurs outils Python ETL sont présentés ci-dessous : 

1. Flux d'air Apache

Apache Airflow est un framework Python open source qui utilise des graphes acycliques dirigés (DAG) pour permettre aux utilisateurs d'organiser et de gérer leurs pipelines ETL. Il prend en charge la création, la planification et la surveillance des flux de travail.

Avantages	Inconvénients
Les DAG combinent plusieurs scripts Python dans un graphe de dépendances et permettent le traitement parallèle des tâches.	Airflow ne dispose pas de versionnage des pipelines de données. Les utilisateurs ne peuvent pas redéployer une tâche ou un DAG supprimé.
L'interface utilisateur interactive d'Airflow facilite la surveillance des pipelines ETL en visualisant et en redémarrant les dépendances, les réussites et les échecs du flux de travail selon les besoins.	Ne conserve pas les métadonnées des tâches supprimées, ce qui rend le débogage et la gestion des données difficiles.
Les opérateurs peuvent étendre les fonctionnalités d'Airflow pour couvrir divers cas d'utilisation ou permettre son utilisation comme plate-forme d'intégration de données au lieu d'un outil de données.	Les utilisateurs ont besoin d’une certaine maîtrise du DevOps pour le faire fonctionner.

 

2. Louis 

Luigi a été initialement développé par Spotify et est un framework Python qui permet aux utilisateurs d'assembler plusieurs tâches ensemble. 

Avantages	Inconvénients
Architecture intuitive, avec des jobs écrits en Python.	Il n'y a pas de répartition de l'exécution, les nœuds de travail sont donc sujets à la surcharge.
Idéal pour les développeurs backend cherchant à automatiser des pipelines ETL simples.	Une documentation limitée et des capacités de gestion des erreurs peuvent compliquer la compréhension et la correction des échecs des tâches.
Relativement facile à utiliser avec l'intégration de l'interface de ligne de commande.	Pas pratique pour les flux de travail en temps réel en raison de son utilisation du calcul par lots.

 

3. Pandas

La bibliothèque Pandas contient l'objet DataFrame, une structure de données qui permet une manipulation simple et conviviale des données. La façon dont Pandas simplifie la transformation des données est évidente dans l'exemple de configuration d'ETL en Python, évoqué plus haut dans ce blog. 

Avantages	Inconvénients
Facilite les transformations de données rapides et faciles.	Offre des fonctions limitées d’extraction et de chargement.
Idéal pour les ensembles de données de petite à moyenne taille.	Pas idéal pour le traitement de données à grande échelle et les opérations en mémoire.
Pratique pour écrire des scripts simples.	L'évolutivité est possible mais pas facile.

 

 

4. Petl 

Petl est idéal pour répondre aux exigences ETL de base sans analyses avancées.  

Avantages	Inconvénients
Petl utilise un minimum de mémoire système et ne nécessite pas beaucoup de ressources.	Offre uniquement des capacités de transformation de base.
Sa fonctionnalité extensible utilise un code simple pour ajouter de nouvelles sources et destinations de données.	Ne gère pas bien les grands ensembles de données.
Facile à utiliser ;	Ne convient pas aux cas d'utilisation nécessitant des opérations à grande vitesse ou des résultats urgents.

 

5. Les bonobos 

Bonobo est un framework Python ETL simple et léger qui permet aux utilisateurs de créer des pipelines de données via des scripts.  

Avantages	Inconvénients
Bonobo ne nécessite pas l'apprentissage de nouvelles API, seulement une compréhension élémentaire de Python.	Idéal pour les schémas de données simples et semi-complexes, mais pas pour les ensembles de données plus volumineux.
Permet un déploiement rapide et parallèle de pipelines.	Gestion des données simpliste qui organise les données sous forme d'une série de lignes dans des nœuds, ce qui rend difficile l'analyse de l'ensemble de données dans son ensemble.
Open source, évolutif et prend en charge un large éventail de sources de données telles que JSON, CSV, XLS, XML et SQL.	Encore au stade alpha avec un avenir de développement incertain. La version 0.6 est sortie il y a plus de six ans.

 

6. Étincelle 

En tant qu'API Python, PySpark permet aux utilisateurs d'accéder et d'utiliser Apache Spark (le langage de programmation Scala) directement via Python. 

Avantages	Inconvénients
PySpark est conçu pour gérer d'énormes ensembles de données, avec des fonctionnalités telles que le chargement différé, le traitement parallèle et les ensembles de données distribués résilients (RDD).	Malgré des capacités de transformation impressionnantes, PySpark a des fonctionnalités d'extraction et de chargement quelque peu limitées.
Prend en charge la plupart des fonctionnalités d'Apache Spark telles que DataFrame, Spark SQL, Machine Learning, Spark Core et Streaming.	Les pipelines complexes peuvent obliger les utilisateurs à écrire leurs propres extracteurs.
Permet aux utilisateurs d'écrire des tâches ETL sous une forme de type Python ou de type SQL.	Les erreurs dans PySpark affichent des références aux erreurs de code Python et de trace de la pile Java, ce qui rend le débogage difficile.

 

7. Bulles 

Ce qui différencie Bubbles des autres outils Python ETL abordés ici, ce sont ses descriptions de pipeline basées sur des métadonnées. Ce framework est écrit en Python mais ne s'y limite pas et offre une utilisation facile avec d'autres langages. 

Avantages	Inconvénients
Bubbles est technologiquement indépendant, garantissant que les utilisateurs peuvent se concentrer sur les processus ETL sans se soucier de la technologie qui les sous-tend ou de l'accès aux données.	Nécessite Python 3.3 et il n'est pas prévu de le rétroporter vers d'anciennes versions de Python.
Permet aux utilisateurs de configurer ETL rapidement.	Parfois, la composition n'est pas possible lors de l'ajout d'opérations personnalisées si les objets proviennent de bases de données différentes
En tant que framework abstrait et polyvalent, Bubbles se concentre sur les processus ETL plutôt que sur un langage de programmation spécifique.	Certaines opérations de conversion sont destinées à être utilisées uniquement en Python et peuvent être gourmandes en ressources lorsqu'elles sont utilisées sur de grands ensembles de données.

Quand devriez-vous utiliser un outil Python ETL ? 

Les outils Python ETL sont idéaux dans un ou plusieurs des scénarios suivants : 

• Lorsqu'une organisation souhaite coder son propre outil ETL et dispose de développeurs ou de programmeurs maîtrisant Python.
  
  
• Lorsque les exigences organisationnelles ETL sont simples et facilement exécutables.
  
  
• Lorsque les exigences ETL sont très spécifiques et que seul Python peut y répondre efficacement.

Astera comme meilleure alternative à Python ETL 

Malgré leurs avantages considérables, la plupart des outils Python ETL partagent également certains inconvénients, tels que : 

• Ces outils nécessitent des connaissances et une maîtrise substantielles de Python pour créer et automatiser des pipelines ETL personnalisés.
  
• De nombreux outils sont plus adaptés aux processus à petite et moyenne échelle.
  
• L'évolutivité et la rapidité de certains outils peuvent être des facteurs limitants pour les organisations à croissance rapide. 

Les entreprises veulent une interface intuitive, des vitesses de traitement élevées, de la fiabilité et de l'évolutivité de leur part. Solutions ETL. De plus, l'automatisation des tests ETL à l'aide de Python nécessite des testeurs ETL qualifiés maîtrisant à la fois les méthodologies de test ETL et le langage de programmation Python.

Par conséquent, de nombreuses organisations recherchent une alternative aux outils Python ETL standard qui élimine le besoin d’embaucher et de retenir des professionnels ainsi que les coûts associés. 

Entrer Astera. 

Astera offre un environnement sans code éprouvé, une interface unifiée et une intégration sans tracas avec différentes sources et destinations de données. Ses capacités sophistiquées de nettoyage et de transformation des données permettent aux utilisateurs de transformer rapidement des données brutes en informations raffinées. 

Il s'agit de la principale alternative Python ETL pour les entreprises souhaitant créer, déployer et maintenir des pipelines ETL sans écrire une seule ligne de code. 

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