資料管道對於現代組織中組織和處理資料至關重要。資料管道由連結的組件組成，這些組件在資料在系統中移動時處理資料。這些元件可能包括資料來源、寫下函數、轉換函數以及其他資料處理操作（例如驗證和清理）。
管道自動化收集、轉換和分析
資料的過程。它們是一組過程，用於轉換原始資料、清理資料、處理資料並以易於分析或在其他應用程式中使用的格式儲存資料。在處理大量資料或處理必須不斷更新的資料時，管道非常有效，可確保較高的資料品質。
資料管道的世界如何與當今
最常用的程式語言之一 Python 結合？繼續閱讀以了解 Python 中資料管道的基礎知識。
Python 中的資料管道是什麼？
資料管道是從多個來源獲取資料並將其傳輸到目的地（例如分析工具或雲端儲存）的過程。從那裡，分析師可以將原始數據轉化為有用的信息，並產生有助於企業進步的見解。
以下是提取、載入和轉換 (ELT) 管道的範例：
ETL 管道範例
資料來源
Python 資料管道框架
資料管道框架是用於建立、部署和維護資料管道的專用工具。它們具有用於作業調度、依賴性管理、錯誤處理和監視的預先建置功能。此類 Python 庫還提供了一種有組織的管道創建方法，保證管道強大、可靠且有效。
有幾個 Python 框架可以幫助開發資料管道的過程：
Luigi – 一個 Python 包，可讓您建立複雜的批次操作管道。它管理依賴關係解析並協助工作流程管理，從而可以輕鬆指定作業及其相依性。
Apache Beam – 它提供了一個 馬來西亞 WhatsApp 號碼數據 單一模型，使開發人員能夠建立資料並行處理管道。 Beam 支援批次和串流數據，賦予其極大的靈活性。它被認為是解決各種數據處理需求的多功能工具。
Airflow – 用於定義、排程和監控例程的系統平台。它允許您設計任務和依賴關係以及編排和監控流程。
Dask – 一個靈活的 Python 模組可讓您
輕鬆進行平行運算操作。它支援並發和大於記憶體的計算，並與 Pandas 和 Scikit-Learn 等現有 Python 模組很好地介接。
Prefect – 工作流程管理系統，可提高容錯能力並使建立資料管道變得更容易。它提供了一個基於 Python 的高級接口，用於指定任務和依賴項。
以上只是冰山一角。以下是團隊用於建立資料管道的更多關鍵 Python 函式庫和框架，並分為幾類。
Python 中的流資料管道
即時管道在資料建立時進行處理。使用等工具，團隊可以建立即時處理大量資料的串流資料管道。
串流媒體
雖然許多 Python 管道工具都是為批次而建置的，但Streamz致力於為即時資料整合創建高效的流管道。
其主要功能包括：
具有 Asyncio 和線程的非同步管道
用於進程間通訊的發布-訂閱模式
靈活的拓撲，例如圖和樹
高吞吐量和 地理衝浪私人代理是遠端瀏 最少的序列化
和其他資料流的集成
透過提供高效能流原語（例如佇列和主題），Streamz 可以更輕鬆地對即時資料來源做出反應並為即時分析應用程式提供支援。
浮士德
Faust是一個基於 Python 的串流處理包
設計用於 Apache Kafka 和 Redpanda 等串流資料平台。借助 Faust，我們可以建立使用 Kafka 主題中的資料並對其執行計算的管道。
由於 Faust 是用 Python 開發的，因此它可 最後的資料庫 以輕鬆地與其他 Python 資料庫（如 和 SciPy）整合。
Faust 的儲存引擎是 RocksDB，這是一個基於 C++ 的鍵值存儲，旨在實現閃電般的速度。持久狀態使用稱為「表」的抽象，它是鍵值對的命名分佈式集合，可以像標準 Python 字典一樣進行交互。
卡夫卡-Python
Apache Kafka是一種分散且可擴展的串流
基礎設施，每天能夠處理數十億個事件。它旨在管理大量即時數據，同時保持高吞吐量和低延遲。
Kafka 廣泛用於即時串流資料處理，被認為是最快、最可靠的串流平台之一。各種規模的公司都使用它來建立即時數據管道和流處理系統。
用於資料處理的管道庫
Python 擁有用於建立資料處理管道的多樣化庫生態系統。以下是一些資料處理和分析的基本函式庫：
貓熊
Pandas 是一個用於資料操作和分析的可靠庫。 Pandas 允許以多種格式匯入數據，包括 CSV、Excel 和 SQL 表，然後另存為資料框。 Pandas 還提供各種資料操作操作，包括過濾、分組和聚合。