As 7 melhores ferramentas Python ETL em 2024

O grande global datum mercado de análise está projetado para atingir um US$ 655.53 bilhões avaliação be 2029, comparado com US$ 241 bilhões em 2021. Este crescimento maciço mostra como as empresas estão cada vez mais se voltando para datuma análise para orientar várias operações de negócios.

Como parte desta mudança, as empresas dependem fortemente de Extrair, transformar, carregar (ETL) processos para virar cru data em insights acionáveis. Esses processos são fundamentais componente in armazenamento de dados e facilitar data movimento entre diferentes sistemas organizacionais, aumentando datuma acessibilidade. Vários Ferramentas ETL e guarante que os mesmos estão disponível hoje, escrito em diferentes linguagens como Java, Apache Hadopa e JavaScript. No entanto, ETL com Python — uma linguagem de programação de uso geral e de alto nível - está entre os leadfazendo escolhas.

Este blog discute o que torna o Python um ótimo opção para construir um pipeline ETL, como você pode conjunto isso, e as melhores ferramentas Python ETL e uma melhor, alternativa de integração de dados sem código.

Ferramentas Python ETL: uma visão geral

A frase 'ferramentas Python ETL' não se refere a um único programa de software monolítico. Em vez disso, é um termo genérico para inúmeras bibliotecas e estruturas construídas usando Python para atingir diferentes estágios do processo ETL. 

Esses estágios e suas ferramentas Python ETL correspondentes estão listados abaixo: 

Ferramentas de gerenciamento de fluxo de trabalho 

No Python ETL, o gerenciamento de fluxo de trabalho ajuda a agendar processos de engenharia e manutenção. Aplicativos de fluxo de trabalho como Apache Airflow e Luigi, embora não sejam projetados explicitamente para processos ETL, pode ajudá-lo a executá-los por meio dos seguintes recursos: 

• Gerenciamento de Dependências: ao definir dependências de tarefas, você pode garantir que as tarefas sejam executadas na sequência correta. Isto é crucial para integração de dados processos onde a extração deve preceder a transformação, que por sua vez deve preceder o carregamento.
• Agendamento: O agendamento de tarefas ETL permite executá-las em intervalos definidos ou horários específicos, o que automatiza o processo e garante a disponibilidade de atualizações oportunas.
• Execução Paralela: As ferramentas de gerenciamento de fluxo de trabalho permitem executar várias tarefas simultaneamente para que você possa processar dados com mais rapidez.
• Monitoramento e registro: Os painéis de monitoramento e recursos de registro dessas ferramentas permitem acompanhar o progresso das tarefas de ETL e identificar e corrigir quaisquer problemas. 
• Mecanismos de nova tentativa: Essas ferramentas podem repetir automaticamente tarefas com falha em caso de interrupções ou falhas para garantir a integridade dos dados.
• Alerta: Você pode configurar alertas ou notificações em caso de falha de tarefa ou outras instâncias para gerenciar proativamente seus processos ETL.
• Fluxos de trabalho dinâmicos: você pode configurar fluxos de trabalho dinâmicos nessas ferramentas que se adaptam a mudanças em esquemas, fontes de dados ou requisitos de negócios, aumentando a flexibilidade e adaptabilidade dos seus processos de ETL.
• Reutilização de código: Graças à modularização e à reutilização de código, você pode construir pipelines ETL com eficiência e mantê-los ao longo do tempo.
• Integração com bibliotecas Python: Essas ferramentas integram-se perfeitamente com bibliotecas e pacotes Python projetados para tarefas de processamento e análise de dados, como pandas, NumPy e SciPy.
• Extensibilidade: A extensibilidade das ferramentas de gerenciamento de fluxo de trabalho permite a integração com diferentes fontes de dados, sistemas externos e bancos de dados por meio de operadores e plug-ins personalizados. 

Ferramentas para movimentação e processamento de dados 

Ferramentas Python que lidam movimento de dados e o processamento também pode ajudá-lo a projetar fluxos de trabalho ETL em Python. Veja como: 

• Extração de dados: BeautifulSoup, solicitações e bibliotecas semelhantes ajudam na web scraping e no acesso à API para obter dados de fontes diferentes.
• Transformação de dados: pandas e NumPy oferecem recursos notáveis ​​de manipulação de dados, e NLTK e spaCy podem ajudar no processamento de texto.
• Carregamento de dados: Python possui conectores de banco de dados (como SQLAlchemy) que ajudam a carregar dados transformados em bancos de dados.
• Automação e fluxo de trabalho: Você pode automatizar processos ETL usando scripts Python ou usar uma ferramenta de gerenciamento de fluxo de trabalho (como Apache Airflow) conforme discutido acima
  
• Manipulação e registro de erros: Python possui blocos try-except para lidar com erros, e o módulo de registro garante visibilidade na execução de tarefas ETL.
• Processamento paralelo: O multiprocessamento e o threading permitem a execução paralela de tarefas, melhorando o desempenho de grandes conjuntos de dados.
• Integração de sistema externo: As bibliotecas Python oferecem fácil integração com serviços em nuvem (como boto3 para AWS), garantindo interação descomplicada com sistemas externos em um ambiente distribuído. 

Kits de ferramentas ETL Python independentes 

Os kits de ferramentas Python ETL são bibliotecas ou estruturas abrangentes que oferecem recursos ETL completos em um único pacote. As funcionalidades integradas desses kits de ferramentas ajudam você a desenvolver e implantar pipelines ETL Python facilmente — veja como: 

• Ambiente Unificado: Esses kits de ferramentas fornecem um ambiente coeso onde você pode executar todos os estágios de ETL dentro da mesma estrutura sem precisar integrar diversas bibliotecas ou ferramentas.
• Desenvolvimento simplificado: Você obtém abstrações de alto nível e APIs intuitivas para tarefas comuns de ETL nesses kits de ferramentas, portanto não precisa escrever código para elas.
  
• Componentes pré-construídos: Os kits de ferramentas Python ETL independentes são normalmente equipados com módulos ou componentes pré-construídos para lidar com formatos de dados, bancos de dados e transformações usados ​​com frequência. Isso economiza tempo e esforço e elimina a necessidade de codificar do zero.
• Conectividade de dados: Esses kits de ferramentas possuem conectores e adaptadores integrados para diferentes fontes e destinos de dados — como bancos de dados, armazenamento em nuvem, APIs e formatos de arquivo — para garantir a movimentação contínua de dados entre sistemas.
  
• Recursos de transformação: Há uma ampla variedade de métodos de transformação, operadores ou funções nesses kits de ferramentas para manipulação, enriquecimento, limpeza e agregação de dados. Isso simplifica transformações complexas de dados.
• Escalabilidade e desempenho: Os kits de ferramentas Python ETL independentes geralmente são projetados para serem dimensionados com o aumento do volume de dados e possuem recursos de otimização para melhorar o desempenho, como processamento paralelo, mecanismos de cache e computação distribuída.
• Monitoramento e Gestão: Esses kits de ferramentas podem ter funcionalidades integradas de monitoramento, registro e gerenciamento para rastrear com eficácia o progresso dos trabalhos de ETL, resolver erros e gerenciar dependências entre tarefas.
• Implantação flexível: esses kits de ferramentas oferecem flexibilidade na implantação, oferecendo suporte para aplicativos independentes, ambientes em contêineres como Docker ou integração com sistemas de gerenciamento de fluxo de trabalho como Apache Airflow.

Por que usar Python para construir pipelines ETL?

Aqui estão algumas das razões por trás do uso Python para ETL projeto de gasoduto:

Acessibilidade de código aberto 

Python foi desenvolvido em um modelo de código aberto baseado na comunidade. A Python Software Foundation se dedica a propagar a tecnologia de código aberto Python. 

Por ser uma linguagem de código aberto, Python tem poucas restrições quando se trata de plataforma e ambientes de execução. Funciona bem com diferentes plataformas e roda em Windows e Linux com modificações mínimas. 

Embora existam outras linguagens de programação de código aberto, como Java e R, Python oferece maior facilidade de uso e um ecossistema muito mais extenso de bibliotecas e estruturas. 

Adequação de Big Data 

Python requer menos codificação do que outras linguagens de programação, tornando mais simples escrever e manter scripts ETL.  

Também está equipado com bibliotecas bem testadas para maior funcionalidade. Essas bibliotecas atendem a algumas das tarefas mais comuns de big data, simplificando a computação e a análise com pacotes para computação numérica, análise estatística, visualização, aprendizado de máquina e análise de dados. 

Outras linguagens como Java e Scala possuem estruturas como Apache Hadoop e Apache Flink para suportar processamento de big data. No entanto, a simplicidade do Python o torna mais preferível para Pipeline ETL desenvolvimento e iteração. 

Velocidade de processamento de dados  

Python é conhecido por sua alta velocidade de processamento de dados. Seu código apresenta uma sintaxe mais simples e é mais fácil de gerenciar do que outras linguagens de programação, resultando em uma execução mais rápida das tarefas. Otimizações e técnicas de paralelização melhoram ainda mais o desempenho do processamento de dados do Python.

Linguagens de nível inferior, como C e C++, são frequentemente consideradas mais rápidas que Python para tarefas computacionais. No entanto, essas linguagens normalmente exigem código mais complicado e detalhado, o que acaba retardando o desenvolvimento e afetando sua eficiência. 

Suporte para dados não estruturados 

Python também oferece suporte integrado para processamento de dados não estruturados e não convencionais. Desde a maioria das empresas modernas os dados não são estruturados, Python é o principal ativo de uma organização neste domínio. Em comparação com outras linguagens de programação, é aqui que a legibilidade do Python vence e o torna particularmente adequado para processamento de dados não estruturados. 

A linguagem apresenta recursos que podem enfrentar com eficácia os desafios de processamento de dados não estruturados. Aqui estão alguns exemplos: 

• Kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK): Possui um conjunto de programas e bibliotecas para processamento de linguagem natural.
   
• espaço: Uma biblioteca Python para processamento de linguagem natural (PNL) de nível empresarial, com modelos pré-treinados para várias tarefas de PNL.
   
• scikit-aprender: Uma biblioteca de aprendizado de máquina (ML) com diversas ferramentas de análise e pré-processamento de dados.

Como construir um pipeline ETL em Python 

Abaixo está um exemplo de configuração de um pipeline ETL usando Python, especificamente a biblioteca Pandas. 

O caso de uso aqui envolve extração dados de um arquivo CSV, transformando para adicionar uma nova coluna indicando o comprimento do texto em uma coluna específica e, em seguida, carregamento os dados transformados em um novo arquivo CSV. 

Etapa 1: extrair dados

Aqui, 

• A função 'extrair_dados' usa o caminho para o arquivo CSV de entrada ('Arquivo de entrada') como seu parâmetro.
  
• Dentro da função, o 'pd.read_csv()' da biblioteca do pandas lê os dados do arquivo CSV em um DataFrame do pandas.
  
• O DataFrame que contém os dados extraídos é retornado. 

Etapa 2: transformar dados

Aqui, 

• A função 'dados_transformados' pega o DataFrame extraído ('dados,') como seu parâmetro. 
• Dentro da função, a nova coluna 'comprimento_do_texto'é adicionado ao DataFrame usando'dados['text_column'].apply(lambda x: len(str(x)))'. Esta função lambda calculará o comprimento do texto em cada linha do 'coluna_texto'.
• O DataFrame transformado é retornado.  

Etapa 3: carregar dados

Aqui, 

• A função 'Carregar dados' pega o DataFrame transformado ('dados_transformados') e o caminho do arquivo CSV de saída ('arquivo de saída') como seus parâmetros.
   
• Dentro da função, 'dados_transformados.to_csv()' grava os dados transformados em um novo arquivo CSV especificado por 'arquivo de saída'. Por último, 'índice=Falso'ajuda a evitar a gravação de índices de linha no arquivo CSV. 

Caminhos de arquivos de entrada e saída 

 Aqui, dois caminhos são especificados. Um para o arquivo CSV de entrada contendo que o data ser processado ('Arquivo de entrada') e o outro para o arquivo CSV de saída onde o transformado data será salvo ('arquivo de saída'). 

Executando o processo ETL

Aqui, 

• O processo Python ETL é executado chamando o método 'extrair_dados','dados_transformados'e'Carregar dados'funciona sequencialmente com os argumentos apropriados.
• Os dados extraídos são armazenados no 'dados,' Quadro de dados.
• A 'dados_transformados'função é chamada com o extraído ('dados,') como entrada, e os dados transformados são armazenados no 'dados_transformados' Quadro de dados.
• Por último, os dados transformados são carregados no arquivo CSV de saída especificado por 'arquivo de saída'.

Note-se que esta código cria muito básico Pipeline ETL Python. O mais datquanto mais uma organização gera e consome, mais complexos serão os pipelines que ela precisará para construir e a manter. Quando se trata de construir pipelines ETL em Python, o aumento da complexidade pode superar os benefícios - o que torna as ferramentas ETL Python uma ferramenta mais factível alternativas.  

As melhores ferramentas Python ETL em 2024 

Algumas das melhores ferramentas Python ETL são discutidas abaixo: 

1. Fluxo de ar Apache

Apache Airflow é uma estrutura Python de código aberto que usa gráficos acíclicos direcionados (DAGs) para permitir que os usuários organizem e gerenciem seus pipelines de ETL. Ele oferece suporte à criação, agendamento e monitoramento de fluxos de trabalho.

Prós	Desvantagens
Os DAGs combinam vários scripts Python em um gráfico de dependência e permitem o processamento paralelo de tarefas.	O Airflow não possui controle de versão de pipelines de dados. Os usuários não podem reimplantar uma tarefa ou um DAG excluído.
A interface de usuário interativa do Airflow facilita o monitoramento de pipelines de ETL, visualizando e reiniciando dependências, sucessos e falhas do fluxo de trabalho conforme necessário.	Não preserva metadados para trabalhos excluídos, dificultando a depuração e o gerenciamento de dados.
As operadoras podem estender a funcionalidade do Airflow para cobrir vários casos de uso ou permitir seu uso como plataforma de integração de dados em vez de ferramenta de dados.	Os usuários precisam de alguma proficiência em DevOps para executá-lo.

 

2. Luís 

Luigi foi originalmente desenvolvido pelo Spotify e é uma estrutura Python que permite aos usuários unir várias tarefas. 

Prós	Desvantagens
Arquitetura intuitiva, com jobs escritos em Python.	Não há distribuição de execução, portanto os nós de trabalho estão sujeitos a sobrecarga.
Ideal para desenvolvedores back-end que buscam automatizar pipelines ETL simples.	Documentação limitada e recursos de tratamento de erros podem complicar a compreensão e a correção de falhas de tarefas.
Relativamente fácil de usar com integração de interface de linha de comando.	Não é prático para fluxos de trabalho em tempo real devido ao uso de computação em lote.

 

3. Pandas

A biblioteca Pandas apresenta o objeto DataFrame, uma estrutura de dados que permite uma manipulação de dados fácil e amigável. Como o Pandas simplifica a transformação de dados fica evidente no exemplo de configuração de ETL em Python, discutido anteriormente neste blog. 

Prós	Desvantagens
Facilita transformações de dados rápidas e fáceis.	Oferece funções limitadas de extração e carregamento.
Ótimo para conjuntos de dados de pequeno a médio porte.	Não é ideal para processamento de dados em larga escala e operações na memória.
Conveniente para escrever scripts simples.	A escalabilidade é possível, mas não é fácil.

 

 

4. Pétala 

Petl é ideal para atender aos requisitos básicos de ETL sem análises avançadas.  

Prós	Desvantagens
Petl usa memória mínima do sistema e não consome muitos recursos.	Oferece apenas recursos básicos de transformação.
Sua funcionalidade extensível usa código simples para adicionar novas fontes e destinos de dados.	Não lida bem com grandes conjuntos de dados.
Fácil de usar.	Não é adequado para casos de uso que exigem operações de alta velocidade ou resultados urgentes.

 

5. Bonobos 

Bonobo é uma estrutura Python ETL simples e leve que permite aos usuários construir pipelines de dados por meio de scripts.  

Prós	Desvantagens
Bonobo não requer o aprendizado de novas APIs, apenas um conhecimento elementar de Python.	Bom para esquemas de dados simples e semicomplexos, mas não para conjuntos de dados maiores.
Permite a implantação rápida e paralela de pipelines.	Manipulação de dados simplista que os organiza como uma série de linhas em nós, tornando um desafio realizar análises no conjunto de dados como um todo.
Código aberto, escalonável e oferece suporte a uma ampla variedade de fontes de dados, como JSON, CSV, XLS, XML e SQL.	Ainda na fase alfa com um futuro de desenvolvimento incerto. A versão 0.6 foi lançada há mais de seis anos.

 

6. Pyspark 

Como uma API Python, o PySpark permite que os usuários acessem e usem o Apache Spark (a linguagem de programação Scala) diretamente através do Python. 

Prós	Desvantagens
O PySpark foi desenvolvido para lidar com grandes conjuntos de dados, com recursos como carregamento lento, processamento paralelo e conjuntos de dados distribuídos resilientes (RDDs).	Apesar dos impressionantes recursos de transformação, o PySpark tem funcionalidades de extração e carregamento um tanto limitadas.
Suporta a maioria dos recursos do Apache Spark, como DataFrame, Spark SQL, Machine Learning, Spark Core e Streaming.	Pipelines complexos podem exigir que os usuários escrevam seus próprios extratores.
Permite que os usuários escrevam tarefas ETL em formato semelhante a Python ou SQL.	Erros no PySpark mostram referências ao código Python e erros de rastreamento de pilha Java, dificultando a depuração.

 

7. Bolhas 

O que diferencia o Bubbles das outras ferramentas Python ETL discutidas aqui são suas descrições de pipeline baseadas em metadados. Esta estrutura é escrita em Python, mas não se limita a ela e apresenta fácil usabilidade com outras linguagens. 

Prós	Desvantagens
Bubbles é tecnologicamente agnóstico, garantindo que os usuários possam se concentrar nos processos ETL sem se preocupar com a tecnologia por trás deles ou com o acesso aos dados.	Requer Python 3.3 e não há planos de backport para versões mais antigas do Python.
Permite que os usuários configurem ETL rapidamente.	Às vezes, a composição não é possível ao adicionar operações personalizadas se os objetos forem de bancos de dados diferentes
Por ser um framework abstrato e versátil, Bubbles está focado nos processos ETL em vez de em uma linguagem de programação específica.	Algumas operações de conversão devem ser usadas apenas em Python e podem consumir muitos recursos quando usadas em grandes conjuntos de dados.

Quando você deve usar uma ferramenta Python ETL? 

As ferramentas Python ETL são ideais em um ou mais dos seguintes cenários: 

• Quando uma organização deseja codificar sua própria ferramenta ETL e possui desenvolvedores ou programadores proficientes em Python.
  
  
• Quando os requisitos organizacionais de ETL são simples e facilmente executáveis.
  
  
• Quando os requisitos de ETL são altamente específicos e somente Python pode atendê-los de forma eficaz.

Astera como uma alternativa melhor ao Python ETL 

Apesar de seus benefícios consideráveis, a maioria das ferramentas Python ETL também compartilham algumas desvantagens, como: 

• Essas ferramentas exigem conhecimento e proficiência substanciais em Python para construir e automatizar pipelines ETL personalizados.
  
• Muitas ferramentas são mais adequadas para processos de pequena e média escala.
  
• A escalabilidade e a velocidade de algumas ferramentas podem ser fatores limitantes para organizações em rápido crescimento. 

As empresas desejam uma interface intuitiva, altas velocidades de processamento, confiabilidade e escalabilidade de seus Soluções ETL. Além disso, automatizar testes de ETL usando Python requer testadores de ETL qualificados com proficiência em metodologias de teste de ETL e na linguagem de programação Python.

Portanto, muitas organizações buscam uma alternativa às ferramentas ETL padrão do Python que elimine a necessidade de contratação e retenção de profissionais e os custos associados. 

Entrar Astera. 

Astera oferece um ambiente sem código testado e comprovado, uma interface unificada e integração descomplicada com diferentes fontes e destinos de dados. Seus sofisticados recursos de limpeza e transformação de dados permitem que os usuários transformem rapidamente dados brutos em insights refinados. 

É a principal alternativa Python ETL para empresas que desejam construir, implantar e manter pipelines ETL sem escrever uma única linha de código. 

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