用于数据工程的 Python 简介

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Python 是当今数据工程师、数据科学家和机器学习工程师最常用的编程语言之一，因此它通常被称为数据语言。它简单易学的语法使其更容易理解，并且在编写小短代码行时也更方便。此外，python 具有广泛的库，可服务于数据工程、数据科学、人工智能和更多领域的许多用例。因此，它在数据工程中是必不可少的。

Python 对数据工程的意义

数据工程主要侧重于处理各种形式的数据、设置数据管道、API 交互、自动化和 ETL（提取-转换-加载）作业，以从各种来源检索数据，并将可靠和高效的数据呈现给可能成为数据科学家的用户和机器学习专家。因此，关键的 Python 编程能力对于理解数据工程和管道是必要的。谈到云，python 是为数不多的三种主要的无服务器云计算平台都支持的编程语言之一。

Python 具有广泛的库和模块，例如 Scrapy、Beautiful Soup、Pandas 等，用于从不同来源访问不同性质的数据

使用 Python 进行数据工程的优点

1. 使用 API 从数据库中检索数据以 JSON 格式存储数据。 Python 有一个名为 JSON-JSON 的库来处理此类数据类型。

2. 数据工程师经常需要处理数据，最流行的工具之一是 Apache Spark，它与 python Dataframes 一起工作，并在 python PySpark 中提供广泛使用的接口，以构建可扩展的大数据项目。

3. 学习曲线——除了拥有一个支持社区之外，python 简洁的语法和良好的标准库使它更适合简单直观的逻辑。

数据工程中使用的前 5 个 Python 包

1. Pandas——pandas 是一个流行的 python 库，它可以将数据从各种不同的格式读取到数据帧中，包括 CSV、JSON、XML、HTML、SQL 等，这些格式是不同业务系统导出的结果。 Pandas 允许数据工程师将数据转换为可读且有组织的形式。

2. Pygrametl——Pygrametl 支持 ETL 开发功能，以有效部署 ETL 管道。

3. Beautiful Soup - 这个库用于从网站中提取 JSON 或 HTML 数据格式的信息，以准备数据

4. Petl——数据工程师使用这个库来构建 ETL 管道。它提供了广泛的功能，只需几行代码即可转换表格，并支持从 CSV、JSON 和 SQL 导入数据。它的广泛用途是提取、操作和加载数据表。

5. Scipy——Scipy 模块提供了各种功能，用于快速数学计算，以便更好地分析和解决问题。

用于数据工程的 Python 用例

1. 数据采集

在使用 Airflow 等工具调度和协调 ETL 作业以及从 API 或通过网络爬虫获取数据时，需要 Python 技能。

2. 数据处理

Python 提供了诸如 pandas 和 PySpark 接口之类的库，用于操作小型和大型数据集。

3. 数据建模

Python 使用 Tensorflow、Pytorch 等框架来运行深度学习和机器学习作业，从而使其成为不同团队之间使用的通用语言。

4. 数据呈现

使用 Flask 和 Django 等框架设置 API 以显示模型或数据需要 Python。

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