Витяг даних зі структурованих джерел

ETL та ELT у Python

Jake Roach

Data Engineer

Джерельні системи

У цьому курсі:

файли CSV
файли Parquet
файли JSON
бази даних SQL

Дані також надходять із:

API
data lakes
data warehouses
вебскрейпінгу
... та багато чого іншого!

Читання файлів Parquet

Файли Parquet:

Відкритий, колоноорієнтований формат файлів для ефективного зберігання та отримання полів
Працювати подібно до файлів CSV

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

Підключення до баз даних SQL

Дані можна отримати з баз даних SQL у DataFrame pandas
Потрібен URI підключення, щоб створити рушій і під'єднатись до бази

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)

Модульність

Винос логіки у функції

Підвищує читабельність у конвеєрі
Дотримується принципу «не повторюйтесь»
Прискорює усунення несправностей

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;")

Давайте потренуємось!

ETL та ELT у Python