python ETL工具 pyetl

1. 什么是PyETL

PyETL是Python ETL（Extract, Transform, Load）工具包，它可以帮助用户从多种数据源中提取数据，对数据进行转换和清洗后，将它们保存到文件、数据库或其他数据存储介质中。

1. PyETL的安装方法

PyETL可以通过pip安装，执行以下命令即可：

pip install pyetl

1. PyETL的使用方法

PyETL提供了如下4个主要的类：

• Extractor：数据提取类，用于从数据源中提取数据。
• Transformer：数据转换类，用于对提取的数据进行转换和清洗。
• Loader：数据加载类，用于将转换后的数据保存到目标数据存储介质中。
• Pipeline：管道类，用于组合Extractor、Transformer和Loader。

下面将演示如何使用PyETL的Pipeline类进行数据清洗和转换。

例如，我们有一份如下的用户数据：

名称	年龄	邮箱
Michael	25	[e-mail]
John	30	[e-mail]
Sarah	28	[e-mail]
William	35	[e-mail]

我们需要将其中的年龄加上5，然后将结果保存到csv文件中。那么可以使用如下代码：

from pyetl import Pipeline, Extractor, Transformer, Loader
import csv


class CSVExtractor(Extractor):
    def __init__(self, filename):
        self.filename = filename

    def extract(self):
        with open(self.filename) as f:
            reader = csv.DictReader(f)
            for row in reader:
                yield row


class CSVPipeline(Pipeline):
    def __init__(self, filename):
        super().__init__()
        self.add_extractor(CSVExtractor(filename))
        self.add_transformer(Transformer(lambda x: {"name": x["名称"], "age": int(x["年龄"]) + 5, "email": x["邮箱"]}))
        self.add_loader(Loader(lambda x: csv.DictWriter(open("output.csv", "w+", newline="", encoding="utf-8"), fieldnames=x[0].keys(), delimiter=",", quotechar='"')))


csv_pipeline = CSVPipeline("input.csv")
csv_pipeline.run()

这个例子中，我们首先定义了一个CSVExtractor类，用于从csv文件中提取数据。然后定义了一个CSVPipeline类，将CSVExtractor、Transformer和Loader类组合在一起构建了一个ETL管道。最后调用run方法即可运行整个管道。输出的结果将保存在output.csv文件中。

另外，PyETL还支持从数据库、NoSQL存储、API等多种数据源中提取数据，以及将数据保存到多种数据存储介质中，具体可以参考官方文档中的示例。