引言
数据分析 Agent 是现代企业数据栈中的重要组件,它能够自动化数据分析流程,提供智能化的数据洞察。
1. 数据处理工具链设计
数据处理工具链是整个分析系统的基础设施,它决定了系统处理数据的能力和效率。一个优秀的工具链设计应该具备:
- 良好的可扩展性：能够轻松添加新的数据源和处理方法
- 高度的可配置性：通过配置而非代码修改来调整处理逻辑
- 稳定的容错能力：能够优雅处理各种异常情况
- 完善的监控机制：对处理过程进行全方位监控
1.1 数据接入层设计
数据接入层负责与各种数据源进行交互,将原始数据安全、高效地引入系统。下面是核心实现代码:
from typing import Dict, List, Union
from abc import ABC, abstractmethod
class DataConnector(ABC):
"""数据源连接器基类
为不同类型的数据源提供统一的接口规范:
- 数据库(MySQL、PostgreSQL等)
- 数据仓库(Snowflake、Redshift等)
- 文件系统(CSV、Excel等)
- API接口
"""
@abstractmethod
async def connect(self) -> bool:
"""建立与数据源的连接
Returns:
bool: 连接是否成功
"""
pass
@abstractmethod
async def fetch_data(self, query: str) -> pd.DataFrame:
"""从数据源获取数据
Args:
query: 数据查询语句/参数
Returns:
pd.DataFrame: 查询结果数据框
"""
pass
class DataProcessor:
def __init__(self):
# 存储各类数据源连接器的实例
self.connectors: Dict[str, DataConnector] = {}
# 预处理步骤pipeline
self.preprocessing_pipeline = []
async def process_data(
self,
source: str, # 数据源标识符
query: str, # 查询语句
preprocessing_steps: List[Dict] = None # 预处理步骤配置
) -> pd.DataFrame:
"""数据处理主函数
完整的数据处理流程包括:
1. 从指定数据源获取原始数据
2. 执行配置的预处理步骤
3. 返回处理后的数据框
Args:
source: 数据源标识符
query: 查询语句
preprocessing_steps: 预处理步骤配置列表
Returns:
pd.DataFrame: 处理后的数据框
"""
# 获取原始数据
raw_data = await self.connectors[source].fetch_data(query)
# 应用预处理步骤
processed_data = raw_data
for step in (preprocessing_steps or []):
processed_data = await self._apply_preprocessing(
processed_data,
step
)
return processed_data
async def _apply_preprocessing(
self,
data: pd.DataFrame,
step: Dict
) -> pd.DataFrame:
"""应用单个预处理步骤
支持的预处理类型:
- missing_value: 缺失值处理
- outlier: 异常值处理
- normalization: 数据标准化
- encoding: 特征编码
Args:
data: 输入数据框
step: 预处理步骤配置
Returns:
pd.DataFrame: 处理后的数据框
"""
step_type = step["type"]
params = step["params"]
if step_type == "missing_value":
return await self._handle_missing_values(data, **params)
elif step_type == "outlier":
return await self._handle_outliers(data, **params)
# ... 其他预处理类型
return data
标签：架构设计,task,self,Agent,企业级,str,._,data,def From： https://www.cnblogs.com/muzinan110/p/18554948