趋近智
直接编写代码是构建 ETL 管道的一种常用且有效的方法。这种方法被称为 ETL 脚本编程,它使用编程语言来定义和执行提取、转换和加载步骤。它提供了一种高度可定制的数据流设计和管理方式。
开发者无需在屏幕上连接方框,而是使用 Python、Java 或 Scala 等语言编写指令。这些指令精确地规定了如何连接数据源、应用何种转换以及将结果数据加载到何处。可以将其视为为计算机提供一个详细的、分步执行的“食谱”。
使用代码来构建 ETL 流程有许多好处,尤其当需求变得更具体或复杂时:
pandas(用于数据操作)、SQLAlchemy(用于数据库交互)和 requests(用于访问 Web API)等库是常用的。从宏观上看,ETL 脚本遵循熟悉的 E-T-L 顺序:
考虑一个简单的任务:从 CSV 文件读取客户数据,将所有电子邮件地址转换为小写,然后将结果保存到新的 CSV 文件。脚本将包含以下指令:
虽然有效,但脚本编程需要编程知识。对于没有开发人员的团队或非常简单、标准的 ETL 任务,可视化工具可能提供更快的设置时间。与拖放界面相比,脚本化 ETL 的开发过程最初可能感觉更复杂,但对于更复杂或不断变化的需求,这通常会带来更高的灵活性和可维护性。
总而言之,脚本编程提供了一种高度适应且可控的方法来实现 ETL 流程。它特别适合需要自定义逻辑、与其他编码系统集成以及享受传统软件开发实践(如版本控制)优势的场景。它与可视化工具相比代表了一种不同的方法,在构建本章讨论的数据管道的广泛技术中,两者是互补的。
这部分内容有帮助吗?
pandas 的创建者编写,这本重要指南详细介绍了 Python 中的数据操作、清洗和准备技术,这些技术对于脚本化 ETL 的转换阶段至关重要。(第三版)pandas 库的官方和最新参考资料,为 Python ETL 中用于数据操作的所有数据结构和函数提供详细信息和示例。© 2026 ApX Machine Learning用心打造