Python est l'un des langages de programmation les plus populaires au monde. Il se classe souvent en tête des sondages. Par exemple, il occupe la première place dans l'indice de popularité du langage de programmation et se classe deuxième dans l'indice TIOBE.
Dans Stack Overflow, l'une des enquêtes auprès des développeurs les plus fiables, Python se classe systématiquement en tête ; c'est le langage de programmation le plus recherché et le troisième le plus aimé selon les répondants en 2021.
Python est également le langage de référence pour les scientifiques des données et une excellente alternative aux langages spécialisés tels que R pour l'apprentissage automatique. Souvent qualifié de langage des données, il est indispensable dans l'ingénierie des données.
En tant qu'ingénieur de données, je ne peux pas imaginer faire mon travail sans Python. Dans cet article, j'aimerais partager mes réflexions sur la façon dont Python rend mon travail plus facile et, dans certains cas, tout simplement possible.
Ingénierie des données dans le cloud
Les défis quotidiens auxquels sont confrontés les ingénieurs de données sont similaires à ceux auxquels sont confrontés les scientifiques de données. Le traitement des données sous ses différentes formes est au centre de l'attention des deux spécialisations. Dans le contexte de l'ingénierie des données, cependant, nous nous concentrons davantage sur les processus industriels, tels que les pipelines de données et les tâches ETL (extraction-transformation-chargement). Celles-ci doivent être robustes, fiables et efficaces, que la solution soit destinée à une plate-forme sur site ou dans le cloud.
En ce qui concerne le cloud, Python s'est avéré assez bon pour inciter les fournisseurs de plates-formes cloud à l'utiliser pour mettre en œuvre et contrôler leurs services. Si nous regardons les plus grands acteurs, à savoir Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) et Microsoft Azure, ils s'adaptent tous aux utilisateurs de Python dans leurs solutions à un certain nombre de problèmes.
Tout d'abord, le principe de l'informatique sans serveur permet de déclencher des processus ETL de données à la demande, sans qu'il soit nécessaire de maintenir et de payer un serveur en fonctionnement constant. L'infrastructure physique de traitement est ici partagée en toute transparence par les utilisateurs afin d'optimiser les coûts et de limiter au strict minimum le surcoût de gestion.
Python est l'un des rares langages de programmation pris en charge par les services informatiques sans serveur des trois plates-formes (AWS Lambda Functions, GCP Cloud Functions et Azure Functions).
Le calcul parallèle est, à son tour, nécessaire pour les tâches ETL lourdes sur les problèmes de Big Data. Le fractionnement des flux de travail de transformation entre de nombreux nœuds de travail est le seul moyen réalisable en termes de mémoire (lorsque les données ne peuvent pas être conservées en mémoire sur une machine physique) et en termes de temps (lorsque le traitement séquentiel prendrait trop de temps) pour atteindre l'objectif.
Alors qu'Apache Spark est désormais la technologie incontournable pour le parallélisme des données, un wrapper Python pour le moteur Spark appelé PySpark est pris en charge par AWS Elastic MapReduce (EMR), Dataproc pour GCP et HDInsight pour Azure.
En ce qui concerne le contrôle et la gestion des ressources dans le cloud, des interfaces de programmation d'application (API) appropriées sont exposées pour chaque plate-forme.
Les API sont particulièrement utiles pour effectuer la récupération de données par programmation ou le déclenchement de tâches. Ceux développés par AWS, GCP et Azure sont idéalement intégrés dans des SDK Python :boto, google_cloud_*, et azure-sdk-for-python, ce qui les rend facilement intégrables dans les applications Python.
Python est donc largement disponible sur toutes les plates-formes de cloud computing. Mais le langage est aussi un outil utile pour effectuer le travail d'un ingénieur de données, qui consiste à mettre en place des pipelines de données et des tâches ETL afin de récupérer des données de différentes sources (ingestion), de les traiter/agréger (transformation), et enfin de les rendre disponibles. pour les utilisateurs, généralement des analystes commerciaux, des data scientists et des experts en machine learning.
Concentrez-vous sur l'ingestion de données avec Python
Les données d'entreprise peuvent provenir de diverses sources de différentes natures, y compris des bases de données (SQL et noSQL), des fichiers plats (par exemple, des CSV), d'autres fichiers utilisés par les entreprises (par exemple, des feuilles de calcul), des systèmes externes, des API et des documents Web.
La popularité de Python en tant que langage de programmation se traduit par une abondance de bibliothèques et de modules, y compris ceux utilisés pour accéder aux données, par exemple SQLAlchemy pour certaines bases de données SQL, Scrapy, Beautiful Soup ou Requests for data with web origins, parmi autres.
Une bibliothèque particulièrement intéressante est Pandas. Il permet de lire des données dans des "DataFrames" à partir d'une variété de formats différents, y compris CSV, TSV, JSON, XML, HTML, LaTeX, SQL, Microsoft, des feuilles de calcul ouvertes et plusieurs autres formats binaires résultant de différents exportations de systèmes d'entreprise.
La bibliothèque prend également en charge les formats orientés colonnes, notamment Apache Parquet, qui permet d'optimiser l'interrogation ultérieure de ces données avec des outils tels qu'AWS Athena.
Pandas est basé sur d'autres packages scientifiques et optimisés sur le plan des calculs, offrant une interface de programmation riche avec un vaste panel de fonctions nécessaires pour traiter et transformer les données de manière fiable et efficace.
AWS Labs gère la bibliothèque aws-data-wrangler appelée « Pandas on AWS » pour faciliter les opérations DataFrame bien connues sur AWS. Le package peut être, par exemple, utilisé comme couche pour les fonctions Lambda, facilitant ainsi le déploiement des fonctions sans serveur.
Calcul parallèle avec PySpark
Apache Spark est un moteur open source pour le traitement d'énormes volumes de données qui exploite le principe de calcul parallèle d'une manière très efficace et tolérante aux pannes. Bien qu'initialement implémenté dans Scala et prenant en charge nativement ce langage, il possède une interface largement utilisée dans Python :PySpark.
PySpark prend en charge la plupart des fonctionnalités de Spark, telles que Spark SQL, DataFrame, Streaming, MLlib (Machine Learning) et Spark Core. Cela rend le développement de tâches ETL extrêmement simple pour les adeptes de Pandas.
Toutes les plates-formes de cloud computing que j'ai mentionnées ci-dessus prennent en charge PySpark :Elastic MapReduce (EMR), Dataproc et HDInsight pour AWS, GCP et Azure, respectivement. De plus, vous pouvez connecter un bloc-notes Jupyter pour faciliter le développement du code Python de traitement distribué, par exemple avec des blocs-notes EMR pris en charge en mode natif dans AWS.
PySpark est donc un outil puissant pour transformer et agréger d'énormes volumes de données, les rendant prêtes à être consommées par les utilisateurs finaux, tels que les analystes commerciaux, ou par d'autres composants, par exemple en impliquant l'apprentissage automatique.
Planification des tâches avec Apache Airflow
L'existence d'outils basés sur Python populaires et appréciés sur des systèmes sur site incite les fournisseurs de plates-formes cloud à les commercialiser sous la forme de services "gérés" qui sont, par conséquent, plus faciles à configurer et à exploiter.
C'est, entre autres, vrai pour les flux de travail gérés d'Amazon pour Apache Airflow, qui a été lancé en 2020 et facilite l'utilisation d'Airflow dans certaines des zones AWS (neuf au moment de la rédaction). Cloud Composer est une alternative GCP pour un service Airflow géré.
Apache Airflow est écrit en Python et c'est une plate-forme de gestion de flux de travail open source. Il vous permet de créer et de planifier par programmation des séquences de traitement de flux de travail, puis de les surveiller via l'interface utilisateur Airflow intégrée.
La logique des transformations et les sous-services invoqués sont également implémentés en Python. Un énorme avantage pour les développeurs est qu'ils peuvent importer d'autres classes Python pour étendre les capacités de gestion du flux de travail.
Il existe plusieurs alternatives à Airflow, notamment Prefect et Dagster. Les deux sont des orchestrateurs de flux de travail de données basés sur Python avec une interface utilisateur (via Dagit dans le cas de Dagster) utilisée pour créer, exécuter et surveiller les pipelines. Ils visent à résoudre certains des problèmes rencontrés par les utilisateurs avec Airflow, le prédécesseur le plus populaire et le plus connu. Dans ces deux outils, les workflows peuvent être gérés avec Python.
Réflexions finales sur Python pour l'ingénierie des données
Il existe de nombreux cas d'utilisation de Python dans l'ingénierie des données, et le langage est un outil indispensable pour tout ingénieur de données.
Nous avons beaucoup écrit sur les avantages de Python sur notre blog. Vous pourriez également être intéressé par ces ressources :
- À quoi sert Python ?
- Les bibliothèques scientifiques Python les plus populaires
- Comment créer un cluster Spark avec Docker, JupyterLab et Apache Livy, une API REST pour Apache Spark
Étant donné que la plupart des technologies et processus pertinents peuvent être mis en œuvre et contrôlés avec Python, en tant que société de logiciels spécialisée dans Python, il était tout naturel pour nous de répondre aux besoins commerciaux liés aux données de l'industrie et d'offrir des services d'ingénierie de données en plus du Web. développement.
N'hésitez pas à nous contacter pour discuter de vos besoins en matière d'ingénierie des données. Nous serions ravis d'avoir une conversation et de découvrir comment nous pouvons vous aider !
