Snakemake упрощает настройку рабочих процессов обработки данных, обеспечивая согласованность и воспроизводимость анализа данных Python.

Широкий спектр инструментов Python для обработки данных привлек значительное внимание пользователей. Однако в такой обширной коллекции некоторые ценные инструменты часто остаются незамеченными. В этой статье мы выделим пять новых или менее известных проектов по науке о данных, которые стоит изучить в рамках экосистемы Python.

Эти инструменты, такие как Polars и ConnectorX, обладают уникальными функциями и заслуживают более широкого признания.

ConnectorX:
ConnectorX решает проблему эффективной передачи данных между базами данных и инструментами обработки данных в Python. Используя в своей основе библиотеку Rust, ConnectorX оптимизирует загрузку данных из различных источников, реализуя методы параллельной обработки и разделения. Поддерживаемые базы данных включают PostgreSQL, MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL и Oracle. ConnectorX легко интегрируется с популярными платформами данных, такими как Pandas, PyArrow, Modin, Dask и Polars.

DuckDB:
Разработанный для пользователей Python, DuckDB представляет собой альтернативу SQLite для рабочих нагрузок аналитических запросов. Он использует столбцовое хранилище данных и предлагает функции, обычно встречающиеся в обычных базах данных, включая транзакции ACID. Будучи внутрипроцессной библиотекой, DuckDB является легкой, быстро реагирующей и может быть легко настроена в среде Python с помощью одной команды установки pip. Благодаря поддержке приема данных в форматах CSV, JSON и Parquet DuckDB обеспечивает эффективные запросы и дополнительные функции, такие как случайная выборка и оконные функции.

Optimus:
Optimus — это комплексный набор инструментов для работы с данными, который упрощает процесс загрузки, изучения, очистки и экспорта данных из различных источников в проекте, ориентированном на DataFrame. Он предлагает совместимость с Pandas, Dask, CUDF, Vaex и Spark в качестве базовых механизмов обработки данных. Данные можно загружать и сохранять обратно в такие форматы, как Arrow, Parquet, Excel, CSV, JSON и общие базы данных. Optimus предоставляет API-интерфейс манипуляции, подобный Pandas, с дополнительными средствами доступа для удобной сортировки данных, фильтрации, преобразования и обработки реальных типов данных.

Polars:
Polars — это высокопроизводительная библиотека DataFrame для Python, которая устраняет ограничения Pandas. Построенный с использованием Rust, Polars в полной мере использует аппаратные возможности, что приводит к оптимизированной обработке данных без необходимости использования специального синтаксиса. Он предлагает нетерпеливый и ленивый режимы выполнения, позволяющие немедленное или отложенное выполнение запроса. Polars поддерживает потоковый API для инкрементной обработки и позволяет разработчикам Rust создавать собственные расширения. Благодаря знакомому синтаксису и автоматической оптимизации производительности Polars повышает эффективность обработки данных.

Snakemake:
Snakemake упрощает настройку рабочих процессов обработки данных, обеспечивая согласованность и воспроизводимость анализа данных Python. Определяя правила и зависимости, Snakemake автоматизирует сложные рабочие процессы, упрощая достижение стабильных результатов. Подобно GNU make, рабочие процессы могут быть многопоточными, а данные конфигурации могут передаваться по конвейеру из файлов JSON/YAML.

Snakemake обеспечивает переносимость между средами, управляемыми Kubernetes, Google Cloud Life Sciences и AWS Tibanna. Он поддерживает замораживание пакетов, создание модульных тестов и архивирование рабочих процессов для долгосрочного хранения.

Эти пять инструментов для обработки и анализа данных предоставляют расширенные возможности и удобство для пользователей Python, расширяя возможности для эффективного анализа и исследования данных.

Дополнительные материалы см. на странице https://bit.ly/3ijY5Gt.