पायथन डेटा साइंस के लिए असाधारण टूलींग प्रदान करता है। क्या आप वर्तमान में अपने वर्कफ़्लो में नवीनतम और सबसे कुशल टूल का उपयोग कर रहे हैं?
पायथन ने अपनी बहुमुखी प्रतिभा और कई उपकरणों के लिए प्रतिष्ठा हासिल की है, जिससे यह डेटा विज्ञान के लिए पसंदीदा भाषा बन गई है। कई पुस्तकालयों ने इस क्षेत्र में नवाचार को प्रोत्साहित किया है। अपने कौशल को बेहतर बनाने और नए अवसरों का पता लगाने के लिए, उभरते टूल से अपडेट रहना महत्वपूर्ण है।
1. कनेक्टरएक्स: डेटा लोडिंग को सरल बनाना
जबकि अधिकांश डेटा डेटाबेस में रहता है, गणनाएँ आमतौर पर उनके बाहर होती हैं। फिर भी, वास्तविक कार्य के लिए डेटाबेस से डेटा स्थानांतरित करने से मंदी आ सकती है।
कनेक्टरएक्स डेटाबेस से डेटा को पायथन में कई सामान्य डेटा-रैंगलिंग टूल में लोड करता है, और यह किए जाने वाले काम की मात्रा को कम करके चीजों को तेज़ रखता है।
कनेक्टरएक्स का उपयोग करता है एक रस्ट प्रोग्रामिंग भाषा लाइब्रेरी मूलतः। यह विभाजन के समानांतर डेटा स्रोत से लोड करने में सक्षम होने जैसे अनुकूलन की अनुमति देता है। PostgreSQL डेटाबेस में डेटाउदाहरण के लिए, आप एक विभाजन कॉलम निर्दिष्ट करके इसे इस प्रकार लोड कर सकते हैं।
IConnectorX MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL और Oracle सहित विभिन्न डेटाबेस से डेटा पढ़ने का भी समर्थन करता है।
आप परिणामों को पांडा या पायएरो डेटाफ़्रेम में बदल सकते हैं, या उन्हें पायएरो का उपयोग करके मोडिन, डस्क या पोलर पर रीडायरेक्ट कर सकते हैं।
2. डकडीबी: विश्लेषणात्मक क्वेरी वर्कलोड को सशक्त बनाना
डकडीबी एक स्तंभ डेटास्टोर का उपयोग करता है और लंबे समय तक चलने वाले विश्लेषणात्मक क्वेरी वर्कलोड के लिए अनुकूलन करता है। यह वे सभी सुविधाएँ प्रदान करता है जिनकी आप पारंपरिक डेटाबेस से अपेक्षा करते हैं, जिसमें ACID लेनदेन भी शामिल है।
इसके अलावा, आप इसे एक एकल पाइप इंस्टाल कमांड के साथ पायथन वातावरण में सेट कर सकते हैं, जिससे एक अलग सॉफ्टवेयर सूट कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता समाप्त हो जाएगी।
DuckDB CSV, JSON, या Parquet प्रारूप में डेटा ग्रहण करता है। DuckDB परिणामी डेटाबेस को वर्ष और महीने जैसी कुंजियों के अनुसार अलग-अलग भौतिक फ़ाइलों में विभाजित करके दक्षता में सुधार करता है।
जब आप पूछताछ के लिए डकडीबी का उपयोग करते हैं, तो यह एक नियमित एसक्यूएल-संचालित रिलेशनल डेटाबेस की तरह व्यवहार करता है लेकिन यादृच्छिक डेटा नमूने लेने और विंडो फ़ंक्शन बनाने जैसी अतिरिक्त सुविधाओं के साथ।
इसके अलावा, DuckDB पूर्ण-पाठ खोज, एक्सेल आयात/निर्यात, सीधे कनेक्शन जैसे उपयोगी एक्सटेंशन प्रदान करता है SQLite और PostgreSQL, Parquet प्रारूप में फ़ाइलें निर्यात करना, और विभिन्न सामान्य भू-स्थानिक डेटा प्रारूपों का समर्थन करना और प्रकार.
3. ऑप्टिमस: डेटा हेरफेर को सुव्यवस्थित करना
डेटाफ़्रेम-केंद्रित परियोजनाओं के लिए डेटा की सफाई और तैयारी कम ईर्ष्यापूर्ण कार्यों में से एक हो सकती है। OPTIMUS एक ऑल-इन-वन टूलसेट है जिसे विभिन्न डेटा स्रोतों में डेटा को लोड करने, एक्सप्लोर करने, साफ़ करने और वापस लिखने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
ऑप्टिमस अपने अंतर्निहित डेटा इंजन के रूप में Pandas, Dashk, CUDF (और Dashk + CUDF), Vaex, या Spark का उपयोग कर सकता है। आप एरो, पैरक्वेट, एक्सेल, विभिन्न सामान्य डेटाबेस स्रोतों, या सीएसवी और जेएसओएन जैसे फ्लैट-फ़ाइल प्रारूपों से लोड और सेव कर सकते हैं।
ऑप्टिमस में डेटा हेरफेर एपीआई पांडा की तरह है, लेकिन यह और अधिक प्रदान करता है .पंक्तियाँ() और ।कॉल्स() एक्सेसर्स ये एक्सेसर्स विभिन्न कार्यों को निष्पादित करना बहुत आसान बनाते हैं।
उदाहरण के लिए, आप डेटाफ़्रेम को सॉर्ट कर सकते हैं, उसे कॉलम मानों के आधार पर फ़िल्टर कर सकते हैं, विशिष्ट मानदंडों का उपयोग करके डेटा बदल सकते हैं, या कुछ शर्तों के आधार पर संचालन को सीमित कर सकते हैं। इसके अलावा, ऑप्टिमस में सामान्य वास्तविक दुनिया डेटा प्रकारों जैसे ईमेल पते और यूआरएल को संभालने के लिए डिज़ाइन किए गए प्रोसेसर शामिल हैं।
यह जानना महत्वपूर्ण है कि ऑप्टिमस वर्तमान में सक्रिय विकास के अधीन है, और इसकी अंतिम आधिकारिक रिलीज़ 2020 में थी। परिणामस्वरूप, यह आपके स्टैक के अन्य घटकों की तुलना में कम अद्यतित हो सकता है।
4. ध्रुवीय: डेटाफ़्रेम को त्वरित करना
यदि आप स्वयं को डेटाफ़्रेम के साथ काम करते हुए पाते हैं और पांडा की प्रदर्शन सीमाओं से निराश हैं, ध्रुवीय एक उत्कृष्ट समाधान है. पायथन के लिए यह डेटाफ़्रेम लाइब्रेरी पांडा की तरह एक सुविधाजनक सिंटैक्स प्रदान करती है।
पांडा के विपरीत, पोलर रस्ट में लिखी एक लाइब्रेरी का उपयोग करता है जो आपके हार्डवेयर की क्षमताओं को बॉक्स से बाहर अधिकतम करता है। आपको समानांतर प्रोसेसिंग या SIMD जैसी प्रदर्शन-बढ़ाने वाली सुविधाओं का आनंद लेने के लिए विशेष सिंटैक्स का उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है।
यहां तक कि CSV फ़ाइल से पढ़ने जैसे सरल ऑपरेशन भी तेज़ हैं। इसके अतिरिक्त, पोलर उत्सुक और आलसी दोनों निष्पादन मोड प्रदान करता है, जिससे तत्काल क्वेरी निष्पादन या आवश्यक होने तक स्थगित कर दिया जाता है।
यह वृद्धिशील क्वेरी प्रसंस्करण के लिए एक स्ट्रीमिंग एपीआई भी प्रदान करता है, हालांकि यह सुविधा अभी तक सभी कार्यों के लिए उपलब्ध नहीं हो सकती है। रस्ट डेवलपर्स pyo3 का उपयोग करके अपने स्वयं के पोलर एक्सटेंशन भी बना सकते हैं।
5. स्नेकमेक: डेटा साइंस वर्कफ़्लोज़ को स्वचालित करना
डेटा विज्ञान वर्कफ़्लो स्थापित करना चुनौतियाँ पैदा करता है, और स्थिरता और पूर्वानुमान सुनिश्चित करना और भी कठिन हो सकता है। साँप बनाओ इसे पायथन में डेटा विश्लेषण सेटअप को स्वचालित करके संबोधित किया जाता है, जिससे सभी के लिए लगातार परिणाम सुनिश्चित होते हैं।
कई मौजूदा डेटा विज्ञान परियोजनाएं स्नेकमेक पर निर्भर हैं। जैसे-जैसे आपका डेटा विज्ञान वर्कफ़्लो अधिक जटिल होता जाता है, इसे स्नेकमेक के साथ स्वचालित करना फायदेमंद हो जाता है।
स्नेकमेक वर्कफ़्लो जीएनयू मेक वर्कफ़्लो से मिलते जुलते हैं। स्नेकमेक में, आप नियमों का उपयोग करके वांछित परिणाम परिभाषित करते हैं, जो इनपुट, आउटपुट और आवश्यक कमांड निर्दिष्ट करते हैं। समानांतर प्रसंस्करण से लाभ प्राप्त करने के लिए आप वर्कफ़्लो नियमों को बहुप्रचारित बना सकते हैं।
इसके अतिरिक्त, कॉन्फ़िगरेशन डेटा JSON/YAML फ़ाइलों से उत्पन्न हो सकता है। वर्कफ़्लो आपको नियमों में उपयोग किए गए डेटा को बदलने और प्रत्येक चरण पर की गई कार्रवाइयों को लॉग करने के लिए फ़ंक्शन को परिभाषित करने की भी अनुमति देता है।
स्नेकमेक नौकरियों को कुबेरनेट्स-प्रबंधित वातावरण या Google क्लाउड लाइफ साइंसेज या AWS पर टिबन्ना जैसे विशिष्ट क्लाउड प्लेटफार्मों में पोर्टेबल और तैनात करने योग्य बनाता है।
आप सटीक पैकेज सेट का उपयोग करने के लिए वर्कफ़्लो को फ़्रीज़ कर सकते हैं, और निष्पादित वर्कफ़्लो उनके साथ जेनरेट किए गए यूनिट परीक्षणों को संग्रहीत कर सकते हैं। दीर्घकालिक संग्रहण के लिए, आप वर्कफ़्लो को टारबॉल के रूप में संग्रहीत कर सकते हैं।
इन नवीनतम डेटा विज्ञान उपकरणों को अपनाकर, आप अपनी उत्पादकता बढ़ा सकते हैं, अपनी क्षमताओं का विस्तार कर सकते हैं और रोमांचक डेटा-संचालित यात्राएँ शुरू कर सकते हैं। फिर भी, याद रखें कि डेटा विज्ञान परिदृश्य विकसित होता रहता है। सबसे आगे रहने के लिए, इस बदलते क्षेत्र में उभरने वाले नए उपकरणों और तकनीकों की खोज, प्रयोग और अनुकूलन करते रहें।