Python開發環境與ETL資料管道建構

– 13 分鐘閱讀

在 Python 開發中，建構 ETL 資料管道需要一個良好組態的開發環境。本文推薦使用 iTerm2 作為終端機、PyCharm 作為 IDE，以及 Jupyter Notebook 輔助資料視覺化。透過 Pipenv 建立虛擬環境，並使用 requirements.txt 管理專案依賴，確保開發環境的一致性。瞭解迴圈依賴問題和模組管理系統的應用，有助於提升程式碼的結構和可維護性。ETL 流程是資料管道的核心，包含擷取、轉換和載入三個階段，本文提供 Python 程式碼範例，示範如何使用 Pandas 處理 CSV 資料，並加入錯誤處理機制，確保資料管道的穩定性。此外，本文也討論了批次處理、串流處理和雲端原生處理等不同型別的資料管道，以及 ETL 與 ELT 的選擇，提供開發者更全面的資料管道建構。

Python基礎與開發環境介紹

利用IDEs簡化開發流程

作為Python程式設計師，您可能對本地開發環境有自己的偏好。然而，為了避免重複介紹，我們將引導您完成我們偏好的本地開發環境設定，以便您能夠遵循相同的開發流程。

iTerm2

我們自稱為「戰略性懶惰」的超級粉絲，這意味著我們會建立既美觀又易於維護的程式設計環境。作為Mac程式設計師，預設的Terminal介面可能相當單調；因此，我們推薦安裝iTerm2，它適用於執行macOS 10.14或更新版本的Mac電腦。正如其官網所述，「iTerm2將Terminal帶入現代時代，具備您從未意識到自己需要的功能。」請花一些時間安裝並自定義您的新iTerm2 Terminal，使其在視覺上更具吸引力；當您的Terminal能夠引起您的興趣時，更容易進入開發設計的創造性狀態。

您可以按照此處的說明下載並設定iTerm2：https://iterm2.com/downloads.html。

PyCharm

接下來，我們建議使用新裝修的Terminal下載我們最喜歡的IDE：PyCharm。對於那些不熟悉IDE的人來說，可以將IDE視為類別似於iTerm的視覺介面，不僅創造了一個美觀的編碼環境，還允許您透過幾個簡短的命令快速、有效地格式化和結構化檔案。我們的本地PyCharm環境將是用於克隆我們在上一節中建立的Git儲存函式庫的地方。

您可以按照此處的說明下載並設定PyCharm：https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac。

您還需要按照以下步驟將您的GitHub帳戶註冊到新的PyCharm應用程式中：https://www.jetbrains.com/help/pycharm/github.html。

Jupyter Notebook

最後，由於我們將處理資料，在標準的Python指令碼中視覺化DataFrame的部分可能會比較困難。為了保持「戰略性懶惰」的精神，我們推薦下載美觀且使用者友好的Jupyter Notebook，以便於資料視覺化。需要提醒的是，Jupyter Notebook是一個非常好的開發工具，但我們強調不建議在生產環境中佈署Jupyter指令碼。Jupyter友好的UI介面和程式碼視覺化的便利性是由於其記憶體和處理密集的框架，這在pipeline中不可避免地會變得笨重和緩慢。

您可以按照此處的說明下載並設定Jupyter Notebook：https://jupyter.org/install。

使用requirements.txt記錄環境依賴

在Python應用程式開發中，建立和維護requirements.txt檔案是一種標準做法。未來對依賴項的更新或重大更改可能會破壞應用程式，但開發人員始終可以安裝之前記錄的版本，以確保程式碼的平滑執行而無錯誤。透過將應用程式凍結到特定版本的依賴項，它確保了在正確的要求下，您的專案將保持其原始狀態。這種方法證明是有益的，為開發人員和應用程式的可靠性提供了雙贏的局面。

讓我們看看如何使用requirements.txt檔案安裝依賴項：

(base) usr@project% pip install -r requirements.txt

範例requirements.txt：

pip==3.9
python==3.9.4
pandas==1.4.2
requests==2.28.0

此外，您可以使用以下命令更新並儲存新的套件匯入和版本，以保持requirements.txt檔案最新：

(base) usr@project % pip freeze >> requirements.txt

這就是我們如何收集依賴項到requirements.txt檔案的方法。下一節將回顧在開始構建資料pipeline之前必須瞭解的一些關鍵概念。

內容解密：

此段落主要講解如何使用requirements.txt來管理專案依賴。首先，透過pip install -r requirements.txt指令安裝依賴；接著，展示了一個requirements.txt範例，列出了具體的依賴版本；最後，透過pip freeze >> requirements.txt更新依賴版本，以保持檔案最新。這種做法確保了專案在不同環境中的一致性，避免因依賴版本不同而導致的問題。

考慮迴圈依賴問題

在初學Python時，迴圈依賴的概念並不總是被提及，但它是一個重要的概念，即一個或多個模組之間相互依賴：

此圖示

內容解密：

此圖表展示了一個典型的迴圈依賴場景，其中模組A依賴模組B，而模組B又反過來依賴模組A。這種相互依賴可能導致一系列問題，例如版本不相容引起的錯誤連鎖反應。為瞭解決這個問題，需要靈活調整依賴版本，以建立一個內部一致的環境。

利用模組管理系統（MMS）

MMS就像特殊的資料夾，只在特定的環境中工作。它透過更改sys.prefix和sys.exec_prefix，使它們指向虛擬環境的基本目錄。這很有幫助，因為它允許開發人員建立「乾淨」的應用程式，並確保專案的不同部分協同工作。

有多種不同的MMS可供選擇，但Anaconda是最流行的。然而，它並不總是擁有資料工程師所需的最新的套件，而且pip（Python的常規套件管理器）與Anaconda不完全相容。這就是為什麼我們在這本文中使用pipenv。它是一個虛擬環境和套件管理系統，使用Pipfile和Pipfile.lock，類別似於requirements.txt檔案。

在本地IDE中建立虛擬MMS環境

在本地IDE中建立虛擬MMS環境，可以幫助您在將程式碼實施到更大的系統之前進行測試和執行。這種虛擬環境允許您模擬不同的場景和條件，以確保您的程式碼正常運作且效率高。它還可以幫助您識別和修復在開發過程中可能出現的錯誤或bug。總體而言，在本地IDE中設定虛擬MMS環境，可以成為簡化您的編碼工作流程和確保專案成功的寶貴工具。

Python 與開發環境基礎

在 PyCharm 中組態 Pipenv 環境

在 Python 開發中，管理專案環境對於保持專案依賴的有序和可控至關重要。使用 pipenv 是實作這一目標的一種方法。讓我們從安裝 Pipenv 開始。開啟終端機並執行以下命令：

pip install --user pipenv

此命令指示 pip（一種 Python 套件管理器）在您的使用者空間中安裝 Pipenv。--user 選項確保 Pipenv 被安裝在您平台的使用者安裝目錄中。

安裝成功後，您的終端機畫面應該如下所示： 此圖示展示了安裝 pipenv 的命令列檢視

安裝完成後，請記得在開始新專案之前啟動 pipenv 環境。這樣，整個專案都在隔離的虛擬環境中開發。每次啟動 pipenv 時，命令列將顯示以下內容：

pipenv shell

這將建立一個虛擬環境並啟動它。

內容解密：

  1. pip install --user pipenv：使用 pip 安裝 Pipenv，並將其安裝在使用者目錄下，避免需要管理員許可權。
  2. pipenv shell：啟動 Pipenv 虛擬環境，將目前的命令列切換到虛擬環境中。

安裝套件

在啟動的 pipenv 環境中，可以使用簡單的 $ pipenv install 或 $ pipenv uninstall 命令來新增或移除套件。

Pipfile 和 Pipfile.lock

當初始化一個 pipenv 環境時，會自動建立一個空的 Pipfile。Pipfile.lock 用於指定 Pipfile 中參考的依賴項的版本，以避免套件之間的自動升級。可以執行 $ pipenv lock 命令來更新 Pipfile.lock 檔案。

pipenv install numba

內容解密：

  1. pipenv install numba：安裝 numba 套件，並自動更新 Pipfile 和 Pipfile.lock。
  2. Pipfile 和 Pipfile.lock 的作用是確保專案依賴的版本一致性。

資料管道和 ETL 流程

資料管道是一系列任務，如轉換、過濾、聚合和合併多個來源，然後將處理後的資料輸出到目標儲存。

什麼是資料管道？

資料管道可以被視為將資料從「來源」傳輸到「目標」的過程。在這個過程中，原始資料經過一系列步驟和處理，最終被格式化和封裝到輸出位置，通常用於儲存。

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title Python開發環境與ETL資料管道建構

package "Python 應用架構" {
    package "應用層" {
        component [主程式] as main
        component [模組/套件] as modules
        component [設定檔] as config
    }

    package "框架層" {
        component [Web 框架] as web
        component [ORM] as orm
        component [非同步處理] as async
    }

    package "資料層" {
        database [資料庫] as db
        component [快取] as cache
        component [檔案系統] as fs
    }
}

main --> modules : 匯入模組
main --> config : 載入設定
modules --> web : HTTP 處理
web --> orm : 資料操作
orm --> db : 持久化
web --> cache : 快取查詢
web --> async : 背景任務
async --> fs : 檔案處理

note right of web
  Flask / FastAPI / Django
end note

@enduml

此圖示展示了一個簡單的 ETL 程式

如何建立穩健的資料管道？

建立穩健的資料管道需要謹慎設計架構計劃，包括定義需要收集的資料型別和分析方法，以建立一個可持續的資料環境。

如何建立穩健的管道？

穩健的資料管道取決於其基礎是否強大。必須謹慎設計架構計劃，包括定義需要收集的資料型別和分析方法，以建立一個可持續的資料環境。

建立資料管道的關鍵步驟

  1. 定義資料來源和目標儲存。
  2. 設計 ETL 程式，包括擷取、轉換和載入。
  3. 自動化 ETL 程式，以確保資料的一致性和準確性。

內容解密：

  1. 穩健的資料管道需要強大的基礎設施。
  2. 自動化 ETL 程式是確保資料一致性和準確性的關鍵。

強化資料管道的關鍵要素與 ETL 流程解析

在現代資料驅動的商業環境中，資料管道（Data Pipeline）的健全性直接影響到資料處理的效率和準確性。一個設計良好的資料管道不僅能夠確保資料的可靠傳輸和轉換，還能為後續的資料分析和模型建立提供穩固的基礎。本文將探討如何建立強壯的資料管道，並解析 ETL（Extract, Transform, Load）流程的核心概念。

強壯資料管道的三大核心屬性

要建立一個高效且可靠的資料管道，以下三個核心屬性不可或缺：

  1. 清晰定義的預期結果：在設計資料管道時，必須明確定義輸入資料的來源、格式以及預期的輸出結果。這包括了資料的結構、可能存在的資料損壞問題，以及新資料產生的頻率。清晰的預期結果有助於確保資料管道始終產生準確和可靠的輸出。

  2. 可擴充套件的架構設計：隨著資料量的增長，資料管道需要具備足夠的可擴充套件性，以應對日益增加的資料處理需求。這可能涉及使用分散式系統或實施高效的演算法來提升資料處理效率。

  3. 可重現性和清晰度：一個強壯的資料管道應該能夠在每次執行時產生相同的結果，並且其處理步驟應該有詳細的檔案記錄，易於理解和維護。這不僅有助於確保資料管道的穩定執行，也便於未來的修改和升級。

資料理解：建立堅實的基礎

在設計資料管道之前，充分理解輸入和輸出資料的結構和需求是至關重要的。對於輸入資料，需要明確其資料結構、可能的損壞情況以及新資料的產生頻率。同時，也需要對輸出資料的結構要求有深入的瞭解，以確保資料管道能夠始終如一地產生所需的結果。

工作流程規劃：設計前的準備

在開始撰寫程式碼之前，繪製一份詳細的工作流程圖是至關重要的步驟。這不僅有助於規劃資料轉換的步驟，也能為後續的程式碼撰寫奠定堅實的基礎。同時，採用「Don’t Repeat Yourself (DRY)」原則，可以有效減少程式碼的重複性，提升程式碼的可讀性和可維護性。

資源開發：架構設計的核心

作為資料管道的架構師，需要深入瞭解如何安全地連線輸入資料源與開發、生產環境，以及如何連線到輸出儲存位置。此外，還需要確定合適的錯誤處理機制，以確保資料管道的長期穩定性和可靠性。

整合與視覺化：專案圖表的重要性

建立專案圖表是將前述步驟整合並視覺化的關鍵步驟。透過視覺化的方式呈現整個工作流程，不僅能夠有效地向他人溝通你的設計思路，也能夠使整個專案變得更加透明和易於理解。下面的圖表展示了一個典型的 ETL 流程：

此圖示說明瞭 ETL 流程中的主要步驟，包括資料提取、轉換和載入。

ETL 資料管道詳解

ETL 是一種常見的資料處理流程，主要用於從不同的來源提取資料、進行必要的轉換和格式化，最後將處理好的資料載入到目標儲存系統中。ETL 流程在組織和準備資料以供後續分析或模型訓練方面發揮著至關重要的作用。

ETL 流程範例

以下是一個簡單的 ETL 流程範例：

import pandas as pd

# 提取階段：從 CSV 檔案讀取資料
def extract_data(file_path):
    try:
        data = pd.read_csv(file_path)
        return data
    except Exception as e:
        print(f"提取資料失敗：{e}")
        return None

# 轉換階段：對資料進行必要的轉換
def transform_data(data):
    try:
        # 在此處新增轉換邏輯，例如資料清理、格式轉換等
        data['processed_column'] = data['raw_column'].apply(lambda x: x * 2)
        return data
    except Exception as e:
        print(f"轉換資料失敗：{e}")
        return None

# 載入階段：將處理好的資料儲存到新的 CSV 檔案
def load_data(data, output_path):
    try:
        data.to_csv(output_path, index=False)
        print("資料載入成功")
    except Exception as e:
        print(f"載入資料失敗：{e}")

# 主流程
if __name__ == "__main__":
    input_file = "input.csv"
    output_file = "output.csv"
    
    raw_data = extract_data(input_file)
    if raw_data is not None:
        processed_data = transform_data(raw_data)
        if processed_data is not None:
            load_data(processed_data, output_file)

內容解密：

  1. 提取階段：使用 pandas 函式庫從 CSV 檔案讀取原始資料。
  2. 轉換階段：對提取的原始資料進行必要的轉換，例如資料清理、格式轉換等。
  3. 載入階段：將處理好的資料儲存到新的 CSV 檔案中。
  4. 錯誤處理：在每個階段都加入了錯誤處理機制，以確保流程的穩定性。

綜上所述，建立一個強壯的資料管道需要綜合考慮多個因素，包括清晰定義預期結果、可擴充套件的架構設計以及可重現性和清晰度。同時，ETL 流程作為一種常見的資料處理方式，在組織和準備資料方面發揮著重要作用。透過深入理解這些概念和技術，可以有效地提升資料處理的效率和準確性，為後續的資料分析和商業決策提供有力的支援。

ETL 資料管道的定義與應用

ETL（Extract, Transform, Load）是一種常見的資料處理流程，主要用於從不同的來源擷取資料，進行必要的轉換，最後將資料載入目標系統，如資料倉儲或資料函式庫中。與 ETL 相似的概念是 ELT（Extract, Load, Transform），兩者的主要區別在於資料轉換的時機。ELT 會先將資料載入目標系統，然後在目標系統中進行轉換。

ETL 與 ELT 的選擇

選擇使用 ETL 還是 ELT，主要取決於專案需求、系統特性以及資料特性。以下是一些需要考慮的因素：

  • 資料量：如果資料量非常龐大，ELT 可能會更有效率，因為轉換步驟可以在目標系統中平行處理。
  • 資料轉換需求：如果資料需要進行複雜的轉換，使用 ELT 可能會更方便，因為可以在目標系統中使用更強大的處理能力。
  • 來源系統能力：如果來源系統無法進行必要的轉換，那麼 ETL 可能是唯一可行的選擇。
  • 目標系統能力：如果目標系統無法有效處理 ETL 的載入階段，那麼 ELT 可能會是更好的選擇。
  • 資料延遲：如果需要即時處理資料，ELT 可能會是更好的選擇，因為它可以更快地載入和轉換資料。

一般來說，當來源系統和目標系統不同，且資料需要在載入前進行特定轉換時，ETL 是更常見的選擇。當目標系統更強大，能夠自行處理轉換步驟時，ELT 是更常見的選擇。

ETL 處理流程與資料管道

本文將重點關注 ETL 資料管道，其中有明確的輸出資料期望。ETL 資料管道主要有三種型別：批次處理、串流處理和雲端原生處理。

批次處理

批次處理是一種將大量資料分成較小的批次，並分別處理每個批次的資料處理方法。這種方法通常用於需要處理大量資料，但下游應用只需要非同步處理的情況。批次處理是處理大量資料的流行選擇，因為它允許工程師設計一個可以一次處理一批資料的流程，而不是嘗試一次處理所有資料。

例如，一家公司每天接收大量訂單，需要更新庫存、生成發票和履行訂單。他們可以使用批次處理系統將資料分成較小的區塊，並將每個區塊傳遞到資料管道中進行處理。這樣可以有效地處理資料，而不會使系統過載或造成訂單處理延遲。

串流處理

當專案需要即時處理最新資料時，串流處理是必要的。串流方法允許資料不斷流動，並且可以處理突然的結構變化。為了應對這些挑戰，通常會結合多種資料管道。有幾種先進的工具，如 Apache Storm 和 Apache Samza，可以有效地處理即時資料。

例如，一家電子商務網站需要即時處理使用者資料，以提供更好的購物體驗。使用即時資料處理結合 AI/ML，可以提升使用者的購物體驗。

雲端原生處理

雲端技術的發展使得複雜的資料處理變得更加容易。大多數知名的公有雲平台，如 Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud Platform（GCP）和 Microsoft Azure，都提供了內建的資料處理能力，以及各種整合工具和技術，可以用來建立強壯且具彈性的 ETL 資料管道。

玄貓 BlackCat

玄貓 BlackCat

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。