Топ-10 библиотек Python для инженерии данных в 2026 году

Хотите расширить свой инструментарий для работы с данными? Вот несколько библиотек Python, которые сделают ваши конвейеры обработки данных быстрее, чище и проще в обслуживании.

# Введение

Требования к инженерам данных никогда не были такими высокими. Ожидается, что конвейеры обработки данных станут быстрее, надежнее и проще в обслуживании — и все это при постоянно растущем объеме и разнообразии данных. У большинства инженеров данных есть свой основной набор инструментов, но экосистема Python значительно расширилась, выйдя за рамки обычных инструментов, и некоторые из наиболее полезных инструментов для этой работы до сих пор остаются незамеченными.

В этой статье мы рассмотрим библиотеки Python, организованные вокруг четырех областей, которые отнимают больше всего времени в работе с данными:

• Организация конвейеров и управление рабочими процессами для построения надежных и наблюдаемых потоков данных.
• Ввод данных и обработка форматов для эффективного подключения к различным источникам.
• Управление качеством данных и схемой для обеспечения корректной работы ваших конвейеров обработки данных.
• Хранение, сериализация и производительность для быстрой передачи данных и их интеллектуального хранения.

Мы также укажем вам на обучающие ресурсы для каждой библиотеки, чтобы вы могли как можно быстрее перейти от чтения к разработке. Если вы хотите заменить неудобную часть вашего текущего стека или просто интересуетесь, что еще есть на рынке, надеемся, что некоторые из этих библиотек займут достойное место в вашем инструментарии.

# Организация конвейеров и управление рабочими процессами

// 1. Планирование и мониторинг конвейеров с помощью Prefect

Планирование и мониторинг конвейеров данных становятся сложной задачей, когда оркестратор мешает их работе. Prefect — это современная библиотека для оркестрации рабочих процессов, которая упрощает определение, планирование и мониторинг конвейеров данных на чистом Python без сложной настройки инфраструктуры.

Вот список функций, которые делают Prefect полезным:

• Позволяет декорировать обычные функции Python, превращая их в наблюдаемые, многократно повторяющиеся компоненты конвейера с минимальным количеством шаблонного кода.
• Предоставляет удобный пользовательский интерфейс для мониторинга выполнения, анализа журналов и диагностики сбоев в режиме реального времени, не требуя для начала работы отдельной базы данных или кластера.
• Поддерживает автоматические повторные попытки, кэширование, ограничения на количество одновременных запросов и параметризацию «из коробки», покрывая большинство производственных потребностей еще до того, как вы начнете писать собственную логику.

Курс Prefect Foundations | Learn Prefect охватывает все, что вам нужно, чтобы начать организовывать рабочие процессы с помощью Prefect.

// 2. Управление безопасными преобразованиями SQL в разных средах с помощью SQLMesh

Управление преобразованиями SQL, их тестирование и безопасное развертывание изменений в разных средах — одна из самых сложных задач в области инженерии данных. SQLMesh — это фреймворк для преобразования данных с открытым исходным кодом, который расширяет идеи, лежащие в основе dbt, добавляя семантическое понимание ваших моделей и настоящую CI/CD для конвейеров SQL.

Вот что предлагает SQLMesh:

• Понимает полную цепочку создания и семантику вашего DAG-графа преобразований, что позволяет точно определить, какие модели необходимо перестроить после внесения изменений, вместо того чтобы перезапускать все заново.
• Поддерживает виртуальные среды для моделей, что позволяет тестировать изменения на подмножестве производственных данных без копирования целых таблиц или нарушения работы запущенных конвейеров.
• Работает на нескольких движках выполнения, включая DuckDB, Spark, BigQuery, Snowflake и Trino.

В этом кратком руководстве по SQLMesh вы найдете пошаговую инструкцию по настройке проекта преобразования данных в нескольких средах с нуля.

# Ввод данных и обработка формата

// 3. Создание системы приема данных без использования коннекторов с помощью dlt

Создание коннекторов и скриптов для загрузки данных с нуля — это монотонная работа. dlt (инструмент загрузки данных) — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая позволяет создавать конвейеры загрузки данных из любого источника в любое место назначения с минимальным количеством кода.

Ключевые особенности, благодаря которым dlt заслуживает внимания:

• Автоматически генерирует схемы на основе ваших данных и автоматически обновляет их по мере изменения исходных данных.
• Обрабатывает стратегии инкрементальной загрузки, дедупликации и слияния.
• Корабли с постоянно пополняющейся библиотекой проверенных источников и пунктов назначения, которые подключаются всего несколькими строками кода на Python.

Введение в DLT в официальной документации шаг за шагом описывает процесс создания вашего первого конвейера обработки данных.

// 4. Обработка потоков данных в реальном времени с помощью Bytewax

Создание конвейеров обработки данных в реальном времени на Python обычно подразумевает либо громоздкие конфигурации Flink или Spark Streaming , либо написание низкоуровневых циклов обработки данных в Kafka. Bytewax — это фреймворк для потоковой обработки данных на Python, построенный на Rust, который внедряет модель программирования потоков данных в потоковые конвейеры с чистым, нативным API на Python.

Функции, которые делают Bytewax полезным:

• Определяет логику обработки потоковых данных с сохранением состояния на чистом Python, используя функциональный API для работы с потоками данных.
• Поддерживает оконную обработку, операторы с сохранением состояния и восстановление после сбоев «из коробки», охватывая наиболее распространенные шаблоны агрегации и обогащения данных в реальном времени.
• Интегрируется с Kafka и Redpanda в качестве коннекторов ввода/вывода, что делает его практичной и легковесной альтернативой Flink для команд, которым нужна потоковая обработка данных на Python.

В официальной документации Bytewax Quickstart описан способ создания полноценного конвейера потоковой обработки данных менее чем за пятьдесят строк кода на Python.

// 5. Масштабирование распределенной пакетной обработки больших объемов данных с помощью PySpark

Когда объемы данных превышают возможности одной машины, необходима распределенная система выполнения. PySpark — это Python-API для Apache Spark, отраслевого стандарта для крупномасштабной пакетной и потоковой обработки данных в кластерах.

Особенности, делающие PySpark незаменимым инструментом в масштабах предприятия:

• Автоматически распределяет вычисления по кластеру.
• Предоставляет API для работы с DataFrame, который отражает идиомы pandas, но выполняется лениво по разделам, а также SQL-интерфейс для команд, которые предпочитают писать запросы вместо кода.
• Интегрируется с более широкой экосистемой Hadoop и облачными сервисами — HDFS, S3, Delta Lake, Hive, Kafka — что делает его идеальным решением для организаций с уже существующей инфраструктурой данных.

Учебное пособие по началу работы с PySpark в официальной документации является наиболее понятным отправным пунктом для понимания модели распределенного программирования.

# Качество данных и управление схемой

// 6. Проверка конвейеров обработки данных и создание документации по данным с большими ожиданиями

Проблемы с качеством данных, которые незаметно проникают в рабочую среду, сложно отлаживать и дорого устранять. Great Expectations — это библиотека Python для определения, документирования и проверки правил качества данных во всех ваших конвейерах обработки данных.

Вот что предлагает «Большие надежды»:

• Позволяет писать удобочитаемые «ожидания», такие как expect_column_values_to_not_be_null, которые одновременно служат проверками и документацией для ваших наборов данных.
• Генерирует документы с данными на основе вашего набора требований, предоставляя заинтересованным сторонам информацию о качестве данных без необходимости читать код.
• Интегрируется с Airflow, Prefect, Spark и хранилищами данных на основе SQL, что позволяет внедрять контрольные точки проверки на любом этапе конвейера.

Разделы «Быстрый старт | Отличные ожидания» и «Создание ожиданий» в официальной документации полезны для запуска вашего первого набора инструментов для формирования ожиданий.

// 7. Применение схем на уровне функций с помощью Pandera

Выявление нарушений схемы до того, как они распространятся по конвейеру обработки данных, обходится гораздо дешевле, чем отладка поврежденных данных на последующих этапах. Pandera — это библиотека статистической проверки данных, которая обеспечивает подсказки типов и проверку схемы для DataFrames pandas и Polar.

Функции, которые делают Pandera полезной:

• Позволяет определять схемы, которые задают ожидаемые типы данных, диапазоны значений, возможность наличия значений NULL и статистические свойства для каждого столбца, а затем проверяет DataFrames на соответствие этим схемам во время выполнения.
• Интегрируется с аннотациями типов Python, поэтому схемы могут быть использованы в качестве аргументов функций, а проверка типов возвращаемых значений осуществляется с помощью декораторов check_types — таким образом, валидация выполняется непосредственно рядом с логикой преобразования.
• Работает со Spark и Dask, а также с pandas и Polar, что позволяет повторно использовать одни и те же определения схемы в разных механизмах выполнения в одном и том же конвейере.

В книге «Как использовать Pandas с Pandera для проверки данных в Python» от Арджана Кодса четко изложены определения схем и шаблоны проверки.

# Хранение данных, сериализация и производительность

// 8. Выполнение аналитических запросов в процессе работы с DuckDB

Выполнение аналитических запросов к большим файлам без развертывания хранилища данных — медленный и неудобный процесс. DuckDB — это аналитическая база данных, работающая в фоновом режиме и выполняющая быстрые OLAP-запросы непосредственно к файлам Parquet, CSV и JSON из Python.

Функции, которые делают DuckDB полезным:

• Выполняет SQL-запросы непосредственно к локальным файлам и удаленному объектному хранилищу без загрузки данных в отдельную систему, что делает его идеальным для легковесных ETL-процессов и анализа данных.
• Интегрируется с pandas и Arrow, поэтому результаты запросов мгновенно сохраняются в DataFrame, а память используется совместно, а не копируется.
• Запускается непосредственно в вашем Python-процессе без какой-либо настройки сервера, но при этом масштабируется до наборов данных, значительно превышающих возможности pandas по обработке в памяти.

Учебные пособия DuckDB для начинающих: от установки до первого запроса и руководство по анализу данных в Python с использованием DuckDB — это хорошие практические пособия, демонстрирующие, как DuckDB интегрируется в современные системы обработки данных.

// 9. Высокопроизводительное преобразование DataFrames с помощью полярных представлений

Pandas удобен, но быстро достигает своих пределов при масштабировании. Polars — это библиотека для работы с DataFrame, написанная на Rust, которая превосходит Pandas в большинстве задач преобразования данных, благодаря чистому API и настоящей многопоточности.

Вот некоторые особенности, которые выделяют продукцию Polar:

• По умолчанию операции выполняются параллельно на всех доступных ядрах ЦП без дополнительной настройки.
• Поддерживает отложенную оценку с помощью LazyFrame, позволяя Polar-объектам оптимизировать целые планы запросов перед их выполнением, аналогично тому, как работает планировщик запросов в системе управления базами данных.
• Обрабатывает наборы данных, превышающие объем оперативной памяти, за счет потокового выполнения, что делает его практичной заменой pandas для ETL-процессов среднего масштаба без необходимости использования Spark.

В статьях «Python Polars: A Lightning-Fast DataFrame Library» и «Pandas vs. Polars: A Complete Comparison of Syntax, Speed, and Memory» рассматриваются особенности использования API и производительности.

// 10. Написание независимых от бэкенда преобразований данных с помощью Ibis

Написание SQL-запросов, специфичных для конкретного бэкенда, или переключение между pandas и PySpark для разных сред приводит к созданию ненадежного и труднопереносимого кода. Ibis — это библиотека для работы с фреймворками данных на Python, которая компилирует один и тот же код выражений в SQL для более чем 20 бэкендов, включая BigQuery, Snowflake, DuckDB, Spark и Postgres.

Что делает Ibis полезным:

• Предоставляет единый, согласованный API на Python для преобразования данных независимо от используемой серверной части — не требуется никаких манипуляций с диалектами SQL.
• Используется отложенная оценка, то есть выражения компилируются и выполняются на бэкэнде, а не загружаются в Python, что повышает эффективность крупномасштабных преобразований.
• Позволяет при необходимости использовать SQL-запросы, специфичные для бэкэнда, поэтому вас никогда не будут ограничивать пределы абстракции.

Ознакомление с официальными обучающими материалами Ibis занимает 10 минут, что является самым быстрым способом начать работу.

# Краткое содержание

Эти библиотеки Python решают реальные задачи, с которыми вы столкнетесь в работе с данными. Вкратце, мы рассмотрели полезные библиотеки для организации рабочих процессов, сбора данных из различных источников, обеспечения качества данных, выполнения быстрых аналитических запросов и безопасного управления преобразованиями в разных средах.

Успешной работы с данными!

Бала Прия С. — разработчик и технический писатель из Индии. Ей нравится работать на стыке математики, программирования, анализа данных и создания контента. В сферу её интересов и компетенции входят DevOps, анализ данных и обработка естественного языка. Она любит читать, писать, программировать и пить кофе! В настоящее время она работает над изучением и распространением своих знаний среди сообщества разработчиков, создавая учебные пособия, руководства, аналитические статьи и многое другое. Бала также создает увлекательные обзоры ресурсов и обучающие материалы по программированию.

Источник: www.kdnuggets.com