پایتون ابزار استثنایی برای علم داده ارائه می دهد. آیا در حال حاضر از جدیدترین و کارآمدترین ابزارها در گردش کار خود استفاده می کنید؟
پایتون به دلیل تطبیق پذیری و ابزارهای فراوانش شهرت پیدا کرده است و آن را به زبان ترجیحی برای علم داده تبدیل کرده است. بسیاری از کتابخانه ها نوآوری در این زمینه را تشویق کرده اند. برای بهبود مهارت های خود و کشف فرصت های جدید، مهم است که با ابزارهای نوظهور به روز بمانید.
1. ConnectorX: ساده کردن بارگذاری داده ها
در حالی که بیشتر داده ها در پایگاه داده ها قرار دارند، محاسبات معمولاً خارج از آنها انجام می شود. با این حال، انتقال داده ها به و از پایگاه داده برای کار واقعی می تواند باعث کاهش سرعت شود.
ConnectorX داده‌ها را از پایگاه‌های داده در بسیاری از ابزارهای متداول جدال داده در پایتون بارگیری می‌کند و با به حداقل رساندن میزان کاری که باید انجام شود، کارها را سریع نگه می‌دارد.
ConnectorX از کتابخانه زبان برنامه نویسی Rust در هسته خود استفاده می کند. این امکان بهینه سازی هایی مانند بارگیری از منبع داده به موازات پارتیشن بندی را فراهم می کند. برای مثال، داده‌ها در پایگاه داده PostgreSQL، می‌توانید با تعیین ستون پارتیشن، آنها را از این طریق بارگذاری کنید.
IConnectorX همچنین از خواندن داده ها از پایگاه داده های مختلف، از جمله MySQL/MariaDB، SQLite، Amazon Redshift، Microsoft SQL Server، Azure SQL و Oracle پشتیبانی می کند.
می توانید نتایج را به Pandas یا PyArrow DataFrames تبدیل کنید یا با استفاده از PyArrow آنها را به Modin، Dask یا Polars هدایت کنید.
2. DuckDB: توانمندسازی بارهای کاری پرس و جوی تحلیلی
DuckDB از یک دیتا استور ستونی استفاده می کند و برای بارهای کاری پرس و جوی تحلیلی طولانی مدت بهینه سازی می کند. تمام ویژگی هایی که از یک پایگاه داده معمولی انتظار دارید، از جمله تراکنش های ACID را ارائه می دهد.
علاوه بر این، می‌توانید آن را در یک محیط پایتون با یک دستور نصب پیپ تنظیم کنید و نیاز به پیکربندی مجموعه نرم‌افزاری جداگانه را از بین ببرید.
DuckDB داده‌ها را در قالب‌های CSV، JSON، یا پارکت دریافت می‌کند. DuckDB با تقسیم پایگاه‌های داده به فایل‌های فیزیکی جداگانه بر اساس کلیدهایی مانند سال و ماه، کارایی را بهبود می‌بخشد.
هنگامی که از DuckDB برای پرس و جو استفاده می کنید، مانند یک پایگاه داده رابطه ای معمولی با SQL عمل می کند، اما دارای ویژگی های اضافی مانند گرفتن نمونه داده های تصادفی و ایجاد توابع پنجره است.
علاوه بر این، DuckDB پسوندهای مفیدی مانند جستجوی متن کامل، واردات/صادرات اکسل، اتصالات مستقیم به SQLite و PostgreSQL، صادرات فایل‌ها در قالب پارکت، و پشتیبانی از فرمت‌ها و انواع داده‌های جغرافیایی رایج را ارائه می‌دهد.
3. Optimus: ساده سازی دستکاری داده ها
تمیز کردن و آماده‌سازی داده‌ها برای پروژه‌های DataFrame محور می‌تواند یکی از کارهای کمتر رشک‌انگیز باشد. Optimus یک مجموعه ابزار همه کاره است که برای بارگیری، کاوش، پاکسازی و نوشتن داده ها در منابع مختلف داده طراحی شده است.
Optimus می تواند از Pandas، Dask، CUDF (و Dask + CUDF)، Vaex یا Spark به عنوان موتور داده زیربنایی خود استفاده کند. می‌توانید از Arrow، Parquet، Excel، منابع مختلف پایگاه داده رایج، یا فرمت‌های فایل مسطح مانند CSV و JSON بارگیری و ذخیره کنید.
API دستکاری داده ها در Optimus مانند Pandas است، اما دسترسی های .rows() و .cols() بیشتری را ارائه می دهد. این لوازم جانبی انجام وظایف مختلف را بسیار آسان تر می کند.
برای مثال، می‌توانید یک DataFrame را مرتب کنید، آن را بر اساس مقادیر ستون فیلتر کنید، داده‌ها را با استفاده از معیارهای خاص تغییر دهید، یا عملیات‌ها را بر اساس شرایط خاص محدود کنید. علاوه بر این، Optimus شامل پردازنده‌هایی است که برای مدیریت انواع داده‌های رایج در دنیای واقعی مانند آدرس‌های ایمیل و آدرس‌های اینترنتی طراحی شده‌اند.
مهم است که بدانید Optimus در حال حاضر در حال توسعه فعال است و آخرین نسخه رسمی آن در سال 2020 بود. در نتیجه، ممکن است در مقایسه با سایر اجزای پشته شما کمتر به روز باشد.
4. قطبی: شتاب دهنده DataFrames
اگر متوجه شدید که با DataFrames کار می کنید و از محدودیت های عملکرد پانداها ناامید شده اید، Polars یک راه حل عالی است. این کتابخانه DataFrame برای پایتون یک نحو مناسب مانند پانداها را ارائه می دهد.
برخلاف پانداها، Polars از کتابخانه ای استفاده می کند که با زبان Rust نوشته شده است که قابلیت های سخت افزاری شما را در خارج از جعبه به حداکثر می رساند. برای لذت بردن از ویژگی های افزایش عملکرد مانند پردازش موازی یا SIMD، نیازی به استفاده از نحو خاصی ندارید.
حتی عملیات ساده مانند خواندن از یک فایل CSV سریعتر است. علاوه بر این، Polars هر دو حالت اجرای مشتاق و تنبل را ارائه می دهد که امکان اجرای فوری پرس و جو یا به تعویق انداختن تا زمانی که لازم باشد را فراهم می کند.
همچنین یک API جریان برای پردازش پرس و جو افزایشی ارائه می دهد، اگرچه این ویژگی ممکن است هنوز برای همه عملکردها در دسترس نباشد. توسعه دهندگان Rust همچنین می توانند پسوند Polars خود را با استفاده از pyo3 ایجاد کنند.
5. Snakemake: Automating Data Scienceflows
راه‌اندازی گردش‌های کاری علم داده چالش‌هایی را ایجاد می‌کند و اطمینان از ثبات و پیش‌بینی‌پذیری می‌تواند حتی دشوارتر باشد. Snakemake با خودکارسازی تنظیمات تجزیه و تحلیل داده ها در پایتون به این موضوع می پردازد و نتایج ثابتی را برای همه تضمین می کند.
بسیاری از پروژه های علم داده موجود به Snakemake متکی هستند. همانطور که گردش کار علم داده شما پیچیده تر می شود، خودکار کردن آن با Snakemake سودمند می شود.
گردش‌های کاری Snakemake شبیه گردش‌های کاری ساخت گنو است. در Snakemake، با استفاده از قوانینی که ورودی، خروجی و دستورات لازم را مشخص می‌کنند، نتایج دلخواه را تعریف می‌کنید. می‌توانید قوانین گردش کار را چند رشته‌ای کنید تا از پردازش موازی سود ببرید.
علاوه بر این، داده‌های پیکربندی می‌توانند از فایل‌های JSON/YAML سرچشمه بگیرند. گردش کار همچنین به شما امکان می دهد تا توابعی را برای تبدیل داده های مورد استفاده در قوانین و اقدامات ثبت شده در هر مرحله تعریف کنید.
Snakemake مشاغل را به گونه‌ای طراحی می‌کند که قابل حمل و استقرار در محیط‌های تحت مدیریت Kubernetes یا پلتفرم‌های ابری خاص مانند Google Cloud Life Sciences یا Tibanna در AWS باشند.
می‌توانید گردش‌های کاری را برای استفاده از یک مجموعه بسته دقیق مسدود کنید، و گردش‌های کاری اجرا شده می‌توانند تست‌های واحد تولید شده را با آنها ذخیره کنند. برای بایگانی طولانی مدت، می توانید گردش کار را به عنوان تاربال ذخیره کنید.
ابزار بی نظیر علم داده پایتون
با استفاده از آخرین ابزارهای علم داده، می توانید بهره وری خود را افزایش دهید، قابلیت های خود را گسترش دهید و سفرهای هیجان انگیز مبتنی بر داده را آغاز کنید. با این حال، به یاد داشته باشید که چشم انداز علم داده در حال تکامل است. برای اینکه در خط مقدم باقی بمانید، به کاوش، آزمایش و سازگاری با ابزارها و تکنیک های جدیدی که در این زمینه در حال تغییر ظهور می کنند، ادامه دهید.