Daten aus strukturierten Quellen extrahieren

ETL und ELT mit Python

Jake Roach

Data Engineer

Quellsysteme

In diesem Kurs:

CSV-Dateien
Parquet-Dateien
JSON-Dateien
SQL-Datenbanken

Daten kommen auch aus:

APIs
Data Lakes
Data Warehouses
Web-Scraping
… und vielen weiteren!

Parquet-Dateien einlesen

Parquet-Dateien:

Open-Source, spaltenorientiertes Format für effiziente Speicherung und Abfrage
Ähnlich wie mit CSV arbeiten

import pandas as pd

# Read the parquet file into memory
raw_stock_data = pd.read_parquet("raw_stock_data.parquet", engine="fastparquet")

¹ https://www.databricks.com/glossary/what-is-parquet

Verbindung zu SQL-Datenbanken

Daten können aus SQL-Datenbanken in ein pandas-DataFrame geladen werden
Erfordert eine Connection-URI, um eine Engine zu erstellen und zu verbinden

import sqlalchemy
import pandas as pd

# Connection URI: schema_identifier://username:password@host:port/db
connection_uri = "postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:5432/market"
db_engine = sqlalchemy.create_engine(connection_uri)

# Query the SQL database
raw_stock_data = pd.read_sql("SELECT * FROM raw_stock_data LIMIT 10", db_engine)

Modularität

Logik in Funktionen kapseln

Erhöht die Lesbarkeit in Pipelines
Befolgt das Prinzip „Don’t repeat yourself“
Beschleunigt die Fehlersuche

def extract_from_sql(connection_uri, query):
    # Create an engine, query data and return DataFrame
    db_engine = sqlalchemy.create_engine(connection_uri)
    return pd.read_sql(query, db_engine)

extract_from_sql("postgresql+psycopg2://.../market", "SELECT ... LIMIT 10;")

Lass uns üben!

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