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Python ist eine der Programmiersprachen, die Sie als Dateningenieur verwenden werden. Es gibt viele Python-Bibliotheken Sie sollten sich als Dateningenieur damit vertraut machen. Die Standardbibliothek von Python ist jedoch vollgepackt mit leistungsstarken Modulen für eine Reihe relevanter Aufgaben – von der Dateibearbeitung bis zur Datenserialisierung, Textverarbeitung und mehr.
Dieser Artikel stellt einige der hilfreichsten integrierten Python-Module für die Datentechnik zusammen, insbesondere die folgenden:
- Datei- und Verzeichnisverwaltung
- Datenverarbeitung und Serialisierung
- Datenbankinteraktion
- Textverarbeitung
- Datums- und Uhrzeitmanipulation
- Systeminteraktion
Lass uns anfangen.
Integrierte Python-Module für Knowledge Engineering | Bild vom Autor
1. Betriebssystem
Der Betriebssystem Das Modul ist Ihr bevorzugtes Instrument für die Interaktion mit dem Betriebssystem. Es ermöglicht Ihnen die Durchführung verschiedener Aufgaben wie Dateipfadmanipulationen, Verzeichnisverwaltung und die Handhabung von Umgebungsvariablen.
Mit den Funktionen des OS-Moduls können Sie die folgenden Datentechnikaufgaben ausführen:
- Automatisieren der Erstellung und Löschung von Verzeichnissen zur temporären Speicherung oder Ausgabedatenspeicherung
- Bearbeiten von Dateipfaden beim Organisieren großer Datensätze in verschiedenen Verzeichnissen
- Umgang mit Umgebungsvariablen zum Verwalten von Konfigurationseinstellungen in Datenpipelines
OS-Modul – Nutzung der zugrunde liegenden Betriebssystemfunktionenein Tutorial von Corey Schafer, deckt alle Funktionen des OS-Moduls ab.
2. Pfadbibliothek
Der Pfadbibliothek Das Modul bietet einen moderneren und objektorientierteren Ansatz zur Handhabung von Dateisystempfaden. Es ermöglicht die einfache Bearbeitung von Datei- und Verzeichnispfaden mit einer intuitiven und lesbaren Syntax und ist daher ein Favorit für Dateiverwaltungsaufgaben.
Das Pathlib-Modul kann bei den folgenden Datentechnikaufgaben nützlich sein:
- Rationalisierung des Iterations- und Validierungsprozesses großer Datensätze
- Vereinfachung der Pfadverwaltung beim Verschieben oder Kopieren von Dateien während ETL-Prozessen (Extract, Rework, Load)
- Sicherstellung der plattformübergreifenden Kompatibilität, insbesondere bei Datentechnik-Workflows in mehreren Umgebungen
Hier sind einige Tutorials, die die Grundlagen der Arbeit mit dem Pathlib-Modul behandeln:
3. schloss
Der shutil Das Modul ist für allgemeine Dateivorgänge auf hoher Ebene vorgesehen. Dazu gehören das Kopieren, Verschieben und Löschen von Dateien und Verzeichnissen. Es ist perfect für Aufgaben, bei denen große Datensätze oder mehrere Dateien bearbeitet werden müssen.
In Datentechnikprojekten kann Shutil bei Folgendem helfen:
- Effizientes Verschieben oder Kopieren großer Datensätze zwischen verschiedenen Speicherorten
- Automatisieren der Bereinigung temporärer Dateien und Verzeichnisse nach der Datenverarbeitung
- Erstellen von Backups kritischer Datensätze vor der Verarbeitung oder Analyse
shutil: Das ultimative Python-Dateiverwaltungs-Toolkit ist ein umfassendes Tutorial zu Shutil.
4. csv
Der csv Das Modul ist für die Handhabung von CSV-Dateien unerlässlich, einem gängigen Format für die Datenspeicherung und den Datenaustausch. Es bietet Instruments zum Lesen und Schreiben von CSV-Dateien mit anpassbaren Optionen für die Handhabung verschiedener CSV-Formate.
Hier sind einige Aufgaben, für die Sie das CSV-Modul verwenden können:
- Parsen und Verarbeiten großer CSV-Dateien als Teil von ETL-Pipelines
- Konvertieren von CSV-Daten in andere Formate wie JSON oder Datenbanktabellen
- Zurückschreiben verarbeiteter oder transformierter Daten in das CSV-Format für nachgelagerte Anwendungen
CSV-Modul – Lesen, Analysieren und Schreiben von CSV-Dateien ist eine gute Referenz zur Verwendung des CSV-Moduls.
5. json
Die eingebaute json Das Modul ist die erste Wahl für die Arbeit mit JSON-Daten – recht häufig bei der Arbeit mit Webdiensten und APIs. Es ermöglicht Ihnen die Serialisierung und Deserialisierung von Python-Objekten in und aus JSON-Zeichenfolgen, was den Datenaustausch zwischen Ihrer Anwendung und externen Systemen vereinfacht.
Sie verwenden das JSON-Modul für:
- Nahtlose Konvertierung von API-Antworten in Python-Objekte zur weiteren Verarbeitung
- Speichern von Konfigurationsinformationen oder Metadaten in einem strukturierten Format
- Handhabung komplexer, verschachtelter Datenstrukturen, die häufig in Massive Knowledge-Anwendungen vorkommen
Arbeiten mit JSON-Daten unter Verwendung des JSON-Moduls hilft Ihnen, alles über die Arbeit mit JSON in Python zu lernen.
6. Gurke
Der beizen Das Modul wird zum Serialisieren und Deserialisieren von Python-Objekten in und aus einem Binärformat verwendet. Es ist besonders nützlich, um komplexe Datenstrukturen wie Pay attention, Wörterbücher oder benutzerdefinierte Objekte auf der Festplatte zu speichern und sie später erneut zu laden.
Das Pickle-Modul ist für die folgenden Aufgaben nützlich:
- Zwischenspeichern transformierter Daten zur Beschleunigung sich wiederholender Aufgaben in Datenpipelines
- Beibehalten trainierter Modelle oder Datentransformationsschritte zur Reproduzierbarkeit
- Speichern und erneutes Laden komplexer Konfigurationen oder Datensätze zwischen Verarbeitungsschritten
Python Pickle-Modul zum Speichern von Objekten (Serialisierung) ist ein kurzes, aber hilfreiches Tutorial zum Pickle-Modul.
7. sqlite3
Der sqlite3 Das Modul bietet eine einfache Schnittstelle für die Arbeit mit SQLite-Datenbanken, die leicht und in sich geschlossen sind. Dieses Modul eignet sich hervorragend für Projekte, die strukturierte Datenspeicherung ohne den Overhead eines Datenbankservers erfordern.
- Prototyping von ETL-Pipelines vor der Skalierung zu vollwertigen Datenbanksystemen
- Speicherung von Metadaten, Protokollierungsinformationen oder Zwischenergebnissen bei der Datenverarbeitung
- Schnelles Abfragen und Verwalten strukturierter Daten ohne Einrichten eines Datenbankservers
Eine Anleitung zum Arbeiten mit SQLite-Datenbanken in Python ist ein umfassendes Tutorial für den Einstieg in SQLite-Datenbanken in Python.
8. Datum/Uhrzeit
Bei der Arbeit mit realen Datensätzen ist das Arbeiten mit Datums- und Zeitangaben weit verbreitet. Datum/Uhrzeit Modul hilft Ihnen bei der Verwaltung von Datums- und Uhrzeitdaten in Ihren Anwendungen.
Es bietet Instruments zum Arbeiten mit Datumsangaben, Uhrzeiten und Zeitintervallen und unterstützt das Formatieren und Parsen von Datumszeichenfolgen für:
- Analysieren und Formatieren von Zeitstempeln in Protokollen oder Ereignisdaten
- Verwalten von Datumsbereichen und Berechnen von Zeitintervallen beim Arbeiten mit realen Datensätzen
Datetime-Modul – So arbeiten Sie mit Daten, Zeiten, Zeitdeltas und Zeitzonen ist ein hervorragendes Tutorial, um alles über das Datetime-Modul zu erfahren.
9. zu
Der Re Das Modul bietet leistungsstarke Instruments für die Arbeit mit regulären Ausdrücken, die für die Textverarbeitung von entscheidender Bedeutung sind. Es ermöglicht Ihnen, Zeichenfolgen basierend auf komplexen Mustern zu suchen, abzugleichen und zu bearbeiten, was es für Datenbereinigungs-, Validierungs- und Transformationsaufgaben unverzichtbar macht.
- Extrahieren spezifischer Muster aus Protokollen, Rohdaten oder unstrukturiertem Textual content
- Validieren von Datenformaten wie Datumsangaben, E-Mails oder Telefonnummern während ETL-Prozessen
- Bereinigen von Rohtextdaten zur weiteren Analyse
Sie können folgen re-Modul – So schreiben und vergleichen Sie reguläre Ausdrücke (Regex) um den Umgang mit dem integrierten Re-Modul im Element zu erlernen.
10. Unterprozess
Der Unterprozess Das Modul ist ein leistungsstarkes Instrument zum Ausführen von Shell-Befehlen und zur Interaktion mit der System-Shell innerhalb Ihres Python-Skripts.
Es ist wichtig für die Automatisierung von Systemaufgaben, den Aufruf von Befehlszeilentools oder die Erfassung der Ausgabe von externen Prozessen, wie beispielsweise:
- Automatisieren der Ausführung von Shell-Skripten oder Datenverarbeitungsbefehlen
- Erfassen der Ausgabe von Befehlszeilentools zur Integration in Python-Workflows
- Orchestrierung komplexer Datenverarbeitungs-Pipelines, die mehrere Instruments und Befehle umfassen
Aufrufen externer Befehle mit dem Subprocess-Modul ist ein Tutorial für die ersten Schritte mit dem Subprozessmodul.
Einpacken
Ich hoffe, Sie fanden diese Zusammenfassung der in Python integrierten Module für die Datentechnik hilfreich.
Diese können eine gute Ergänzung für Ihr Datentechnik-Toolkit sein, da sie die erforderlichen Grundfunktionen zum Bewältigen einer großen Aufgabenvielfalt bieten, ohne auf externe Bibliotheken angewiesen zu sein.
Wenn Sie an einer Sammlung von Python-Bibliotheken für Knowledge Engineering interessiert sind, lesen Sie 7 Python-Bibliotheken, die jeder Dateningenieur kennen sollte.
Bala Priya C ist Entwicklerin und technische Redakteurin aus Indien. Sie arbeitet gerne an der Schnittstelle zwischen Mathematik, Programmierung, Datenwissenschaft und Inhaltserstellung. Ihre Interessens- und Fachgebiete umfassen DevOps, Datenwissenschaft und natürliche Sprachverarbeitung. Sie liest, schreibt, programmiert und trinkt gerne Kaffee! Derzeit arbeitet sie daran, ihr Wissen zu lernen und mit der Entwickler-Neighborhood zu teilen, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und mehr verfasst. Bala erstellt auch ansprechende Ressourcenübersichten und Programmier-Tutorials.