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Python est l’un des langages de programmation les plus utilisés par les ingénieurs de données. En plus des nombreuses bibliothèques Python que vous devriez connaître, la bibliothèque standard de Python offre une multitude de modules puissants pour diverses tâches, allant de la manipulation de fichiers à la sérialisation des données, en passant par le traitement de texte et plus encore.
Voici une compilation de certains des modules Python intégrés les plus utiles pour l’ingénierie des données :
- Gestion de fichiers et de répertoires
- Traitement et sérialisation des données
- Interaction avec la base de données
- Traitement de texte
- Manipulation de la date et de l’heure
- Interaction du système
Commençons.
Modules Python intégrés pour l’ingénierie des données | Image par auteur
1. os
Le module os est indispensable pour interagir avec le système d’exploitation. Il permet d’effectuer diverses tâches telles que la manipulation des chemins de fichiers, la gestion des répertoires et la gestion des variables d’environnement.
Voici quelques tâches d’ingénierie de données que vous pouvez réaliser avec le module os :
- Automatisation de la création et de la suppression de répertoires pour le stockage temporaire ou de sortie des données
- Manipulation des chemins de fichiers lors de l’organisation de grands ensembles de données dans différents répertoires
- Gestion des variables d’environnement pour configurer les paramètres dans les pipelines de données
Module OS – Utiliser les fonctionnalités sous-jacentes du système d’exploitation par Corey Schafer couvre toutes les fonctionnalités du module os.
2. pathlib
Le module pathlib offre une approche moderne et orientée objet pour gérer les chemins du système de fichiers. Il permet une manipulation facile des chemins de fichiers et de répertoires avec une syntaxe intuitive et lisible.
Le module pathlib peut être utile pour les tâches suivantes :
- Rationaliser le processus d’itération et de validation de grands ensembles de données
- Simplifier la gestion des chemins lors du déplacement ou de la copie de fichiers dans les processus ETL (Extract, Transform, Load)
- Assurer la compatibilité multiplateforme dans les flux de travail multi-environnements
Voici quelques tutoriels pour vous familiariser avec le module pathlib :
3. shutil
Le module shutil est destiné aux opérations courantes sur les fichiers de haut niveau, telles que la copie, le déplacement et la suppression de fichiers et de répertoires. Il est idéal pour manipuler de grands ensembles de données ou plusieurs fichiers.
Dans les projets d’ingénierie de données, shutil peut vous aider à :
- Déplacer ou copier efficacement de grands ensembles de données entre différents emplacements de stockage
- Automatiser le nettoyage des fichiers et répertoires temporaires après le traitement des données
- Créer des sauvegardes d’ensembles de données critiques avant traitement ou analyse
Shutil : la boîte à outils ultime de gestion de fichiers Python est un tutoriel complet sur shutil.
4. csv
Le module csv est essentiel pour gérer les fichiers CSV, un format courant pour le stockage et l’échange de données. Il fournit des outils pour lire et écrire dans des fichiers CSV avec des options personnalisables pour différents formats.
Voici quelques tâches pour lesquelles vous pouvez utiliser le module csv :
- Analyse et traitement de fichiers CSV volumineux dans les pipelines ETL
- Conversion des données CSV dans d’autres formats, tels que JSON ou des tables de base de données
- Réécriture des données traitées ou transformées au format CSV pour les applications en aval
Module CSV – Comment lire, analyser et écrire des fichiers CSV est une bonne référence pour utiliser le module csv.
5. json
Le module intégré json est idéal pour travailler avec des données JSON, courantes dans les services Web et les API. Il permet de sérialiser et désérialiser des objets Python vers et depuis des chaînes JSON, facilitant l’échange de données entre votre application et des systèmes externes.
Vous utiliserez le module json pour :
- Conversion des réponses API en objets Python pour un traitement ultérieur
- Stockage des informations de configuration ou des métadonnées dans un format structuré
- Gestion de structures de données complexes et imbriquées dans les applications Big Data
Travailler avec des données JSON à l’aide du module json vous aidera à tout savoir sur l’utilisation de JSON en Python.
6. pickle
Le module pickle est utilisé pour sérialiser et désérialiser des objets Python vers et depuis un format binaire. Il est particulièrement utile pour enregistrer des structures de données complexes, telles que des listes, des dictionnaires ou des objets personnalisés, sur le disque et les recharger ultérieurement.
Le module pickle est utile pour les tâches suivantes :
- Mise en cache des données transformées pour accélérer les tâches répétitives dans les pipelines de données
- Modèles entraînés persistants ou étapes de transformation des données pour la reproductibilité
- Stockage et rechargement de configurations ou d’ensembles de données complexes entre les étapes de traitement
Module Python Pickle pour enregistrer des objets (sérialisation) est un tutoriel court mais utile sur le module pickle.
7. sqlite3
Le module sqlite3 fournit une interface simple pour travailler avec des bases de données SQLite, légères et autonomes. Ce module est idéal pour les projets nécessitant un stockage de données structuré sans la surcharge d’un serveur de base de données.
- Prototypage des pipelines ETL avant de les faire évoluer vers des systèmes de bases de données à part entière
- Stockage des métadonnées, des informations de journalisation ou des résultats intermédiaires pendant le traitement des données
- Interroger et gérer rapidement des données structurées sans configurer de serveur de base de données
Un guide pour travailler avec des bases de données SQLite en Python est un tutoriel complet pour démarrer avec les bases de données SQLite en Python.
8. datetime
Travailler avec des dates et des heures est courant avec les ensembles de données du monde réel. Le module datetime vous aide à gérer les données de date et d’heure dans vos applications.
Il fournit des outils pour travailler avec les dates, les heures et les intervalles de temps, et prend en charge le formatage et l’analyse des chaînes de date pour :
- Analyser et formater les horodatages dans les journaux ou les données d’événements
- Gestion des plages de dates et calcul des intervalles de temps lorsque vous travaillez avec des ensembles de données du monde réel
Module Datetime – Comment travailler avec les dates, les heures, les timedeltas et les fuseaux horaires est un excellent tutoriel pour tout savoir sur le module datetime.
9. re
Le module re fournit des outils puissants pour travailler avec des expressions régulières, cruciales pour le traitement de texte. Il permet de rechercher, faire correspondre et manipuler des chaînes basées sur des modèles complexes, ce qui le rend indispensable pour les tâches de nettoyage, de validation et de transformation des données.
- Extraction de modèles spécifiques à partir de journaux, de données brutes ou de texte non structuré
- Validation des formats de données, tels que les dates, les e-mails ou les numéros de téléphone, pendant les processus ETL
- Nettoyage des données textuelles brutes pour une analyse plus approfondie
Vous pouvez suivre re Module – Comment écrire et faire correspondre des expressions régulières (Regex) pour apprendre à utiliser le module re intégré de manière très détaillée.
10. subprocess
Le module subprocess est un outil puissant pour exécuter des commandes shell et interagir avec le shell système à partir de votre script Python.
Il est essentiel pour automatiser les tâches système, appeler des outils de ligne de commande ou capturer les résultats de processus externes tels que :
- Automatisation de l’exécution de scripts shell ou de commandes de traitement de données
- Capturer la sortie des outils de ligne de commande pour les intégrer aux flux de travail Python
- Orchestration de pipelines de traitement de données complexes impliquant plusieurs outils et commandes
Appel de commandes externes à l’aide du module de subprocess est un tutoriel pour démarrer avec le module subprocess.
Conclusion
J’espère que vous avez trouvé utile ce tour d’horizon des modules intégrés de Python pour l’ingénierie des données.
Ces modules peuvent constituer de précieux ajouts à votre boîte à outils d’ingénierie de données, offrant les fonctionnalités essentielles nécessaires pour gérer une grande variété de tâches sans recourir à des bibliothèques externes.
Si vous êtes intéressé par une collection de bibliothèques Python pour l’ingénierie des données, lisez 7 bibliothèques Python que tout ingénieur de données devrait connaître.
Bala Priya C est une développeuse et rédactrice technique indienne. Elle aime travailler à l’intersection des mathématiques, de la programmation, de la science des données et de la création de contenu. Ses domaines d’intérêt et d’expertise incluent le DevOps, la science des données et le traitement du langage naturel. Elle aime lire, écrire, coder et prendre le café ! Actuellement, elle travaille à l’apprentissage et au partage de ses connaissances avec la communauté des développeurs en créant des didacticiels, des guides pratiques, des articles d’opinion, etc. Bala crée également des aperçus de ressources attrayants et des didacticiels de codage.
