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用于数据工程的 7 个最佳 Python ETL 工具

2026年1月6日 13:00 33 Comments
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构建数据管道？这些 Python ETL 工具将使您的生活更轻松。

来源:KDnuggets

简介

构建提取、转换、加载 (ETL) 管道是数据工程师的众多职责之一。虽然您可以使用纯 Python 和 Pandas 构建 ETL 管道，但专用工具可以更好地处理调度、错误处理、数据验证和可扩展性的复杂性。

然而，挑战在于知道应该关注哪些工具。有些对于大多数用例来说都很复杂，而另一些则缺乏随着管道增长而需要的功能。本文重点介绍七个基于 Python 的 ETL 工具，它们在以下方面取得了适当的平衡：

  • 工作流程编排和调度
  • 轻量级任务依赖
  • 现代工作流程管理
  • 基于资产的管道管理
  • 大规模分布式处理

    • 这些工具得到积极维护，拥有强大的社区，并用于生产环境。让我们来探索一下它们。

    1. 使用 Apache Airflow 编排工作流程

    当您的 ETL 作业超出简单的脚本时，您需要编排。Apache Airflow 是一个用于以编程方式创作、调度和监控工作流的平台，使其成为数据管道编排的行业标准。

    以下是 Airflow 对数据工程师有用的原因：

  • 让您可以将工作流程定义为 Python 代码中的有向无环图 (DAG)，为您提供针对复杂依赖项的完整编程灵活性
  • 提供用户界面 (UI)，用于监视管道执行、调查故障以及在需要时手动触发任务
  • 包括用于常见任务的预构建运算符，例如在数据库之间移动数据、调用 API 和运行 SQL 查询

    • YouTube 上的 Marc Lamberti 的 Airflow 教程非常适合初学者。Krish Naik 的 Apache Airflow One Shot — 使用 AirFlow 和 Astro 构建端到端 ETL 管道也是一个有用的资源。

    2. 使用 Luigi 简化管道

    是什么让 Luigi 值得考虑：

  • 使用简单的、基于类的方法，其中每个任务都是一个带有 require、output 和 run 方法的 Python 类
  • 更易于小型团队的设置和维护

    • 总结

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