Python offre des outils exceptionnels pour la science des données. Utilisez-vous actuellement les outils les plus récents et les plus efficaces dans votre flux de travail ?
Python a acquis une réputation pour sa polyvalence et ses nombreux outils, ce qui en fait le langage préféré pour la science des données. De nombreuses bibliothèques ont encouragé l'innovation dans ce domaine. Pour améliorer vos compétences et explorer de nouvelles opportunités, il est important de rester à jour avec les outils émergents.
1. ConnectorX: simplifier le chargement des données
Alors que la plupart des données résident dans des bases de données, les calculs se produisent généralement en dehors de celles-ci. Pourtant, le transfert de données vers et depuis des bases de données pour un travail réel peut entraîner des ralentissements.
ConnecteurX charge les données des bases de données dans de nombreux outils de traitement de données courants en Python, et il maintient les choses rapidement en minimisant la quantité de travail à effectuer.
ConnectorX utilise une bibliothèque de langage de programmation Rust en son coeur. Cela permet des optimisations telles que la possibilité de charger à partir d'une source de données en parallèle avec le partitionnement. Données dans la base de données PostgreSQL, par exemple, vous pouvez le charger de cette manière en spécifiant une colonne de partition.
IConnectorX prend également en charge la lecture de données à partir de diverses bases de données, notamment MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL et Oracle.
Vous pouvez transformer les résultats en Pandas ou PyArrow DataFrames, ou les rediriger vers Modin, Dask ou Polars à l'aide de PyArrow.
2. DuckDB: dynamiser les charges de travail de requête analytique
CanardDB utilise un magasin de données en colonnes et optimise les charges de travail de requêtes analytiques de longue durée. Il offre toutes les fonctionnalités que vous attendez d'une base de données conventionnelle, y compris les transactions ACID.
De plus, vous pouvez le configurer dans un environnement Python avec une seule commande pip install, éliminant ainsi le besoin d'une configuration de suite logicielle distincte.
DuckDB ingère des données au format CSV, JSON ou Parquet. DuckDB améliore l'efficacité en divisant les bases de données résultantes en fichiers physiques séparés selon des clés telles que l'année et le mois.
Lorsque vous utilisez DuckDB pour interroger, il se comporte comme une base de données relationnelle SQL standard, mais avec des fonctionnalités supplémentaires telles que la prise d'échantillons de données aléatoires et la création de fonctions de fenêtre.
De plus, DuckDB fournit des extensions utiles telles que la recherche en texte intégral, l'import/export Excel, les connexions directes à SQLite et PostgreSQL, exportant des fichiers au format Parquet et prenant en charge divers formats de données géospatiales courants et les types.
3. Optimus: rationaliser la manipulation des données
Le nettoyage et la préparation des données pour les projets centrés sur DataFrame peuvent être l'une des tâches les moins enviables. Optimus est un ensemble d'outils tout-en-un conçu pour charger, explorer, nettoyer et réécrire des données dans diverses sources de données.
Optimus peut utiliser Pandas, Dask, CUDF (et Dask + CUDF), Vaex ou Spark comme moteur de données sous-jacent. Vous pouvez charger et enregistrer dans Arrow, Parquet, Excel, diverses sources de bases de données courantes ou des formats de fichiers plats tels que CSV et JSON.
L'API de manipulation de données dans Optimus est comme Pandas, mais elle offre plus .Lignes() et .cols() accesseurs. Ces accesseurs facilitent grandement l'exécution de diverses tâches.
Par exemple, vous pouvez trier un DataFrame, le filtrer en fonction des valeurs de colonne, modifier les données à l'aide de critères spécifiques ou affiner les opérations en fonction de certaines conditions. De plus, Optimus inclut des processeurs conçus pour gérer les types de données courants du monde réel tels que les adresses e-mail et les URL.
Il est important de savoir qu'Optimus est actuellement en cours de développement et que sa dernière version officielle remonte à 2020. Par conséquent, il peut être moins à jour que les autres composants de votre pile.
4. Polars: Accélérer les DataFrames
Si vous travaillez avec des DataFrames et que vous êtes frustré par les limitations de performances de Pandas, Polaires est une excellente solution. Cette bibliothèque DataFrame pour Python offre une syntaxe pratique comme Pandas.
Contrairement à Pandas, Polars utilise une bibliothèque écrite en Rust qui maximise les capacités de votre matériel dès la sortie de la boîte. Vous n'avez pas besoin d'utiliser une syntaxe spéciale pour profiter des fonctionnalités d'amélioration des performances telles que le traitement parallèle ou SIMD.
Même les opérations simples comme la lecture d'un fichier CSV sont plus rapides. De plus, Polars propose des modes d'exécution impatients et paresseux, permettant l'exécution immédiate des requêtes ou différée jusqu'à ce que cela soit nécessaire.
Il fournit également une API de diffusion en continu pour le traitement incrémentiel des requêtes, bien que cette fonctionnalité ne soit pas encore disponible pour toutes les fonctions. Les développeurs Rust peuvent également créer leurs propres extensions Polars à l'aide de pyo3.
5. Snakemake: automatisation des workflows de science des données
La mise en place de flux de travail de science des données pose des défis, et assurer la cohérence et la prévisibilité peut être encore plus difficile. Faire des serpents résout ce problème en automatisant les configurations d'analyse de données en Python, garantissant des résultats cohérents pour tout le monde.
De nombreux projets de science des données existants reposent sur Snakemake. Au fur et à mesure que votre flux de travail de science des données devient plus complexe, l'automatiser avec Snakemake devient bénéfique.
Les flux de travail Snakemake ressemblent aux flux de travail GNU make. Dans Snakemake, vous définissez les résultats souhaités à l'aide de règles, qui spécifient l'entrée, la sortie et les commandes nécessaires. Vous pouvez créer des règles de workflow multithread pour tirer parti du traitement parallèle.
De plus, les données de configuration peuvent provenir de fichiers JSON/YAML. Les workflows vous permettent également de définir des fonctions de transformation des données utilisées dans les règles et de journalisation des actions effectuées à chaque étape.
Snakemake conçoit des tâches portables et déployables dans des environnements gérés par Kubernetes ou des plates-formes cloud spécifiques telles que Google Cloud Life Sciences ou Tibanna sur AWS.
Vous pouvez geler les flux de travail pour utiliser un ensemble de packages précis, et les flux de travail exécutés peuvent stocker les tests unitaires générés avec eux. Pour l'archivage à long terme, vous pouvez stocker les workflows sous forme d'archives.
En adoptant ces derniers outils de science des données, vous pouvez augmenter votre productivité, étendre vos capacités et vous lancer dans des voyages passionnants axés sur les données. Cependant, n'oubliez pas que le paysage de la science des données évolue. Pour rester à l'avant-garde, continuez d'explorer, d'expérimenter et de vous adapter aux nouveaux outils et techniques qui émergent dans ce domaine en pleine évolution.
