/etl%E5%BC%80%E5%8F%91/ Recent content in ETL开发 on 老张开工了 Hugo zh-cn Tue, 21 Apr 2026 00:00:00 +0000 /posts/2026/04/etl-python/ Tue, 21 Apr 2026 00:00:00 +0000 /posts/2026/04/etl-python/ 为什么用 Python 做 ETL？ Python 是数据工程领域最受欢迎的语言之一。原因很简单：语法简洁、生态丰富、社区庞大。对于 ETL 开发来说，Python 的优势尤其明显。 Python 拥有几乎所有数据源对应的库。连接数据库有 SQLAlchemy 和 psycopg2，处理文件有 Pandas 和 PyArrow，调用 API 有 requests 和 httpx，操作云存储有 boto3 和 google-cloud-storage。你几乎不需要从零开始写任何底层代码。 另一个关键优势是灵活性。SQL 擅长做声明式的数据转换，但遇到复杂的业务逻辑、条件分支、循环处理时，Python 的表达力远超 SQL。ETL 流程中那些脏活累活——数据清洗、异常处理、重试机制、日志记录——用 Python 写起来得心应手。 核心库速览 Pandas：数据转换的主力 Pandas 是 Python ETL 中最核心的库。它提供了 DataFrame 数据结构，可以理解为一个内存中的表格，支持各种数据操作：过滤、聚合、关联、透视、窗口函数等。 `python import pandas as pd 从 CSV 读取数据 df = pd.read_csv(“sales.csv”) 数据清洗 df = df.dropna(subset=[“amount”]) df[“amount”] = df[“amount”].clip(lower=0) # 过滤负值 数据转换 df[“order_month”] = pd.to_datetime(df[“order_date”]).dt.to_period(“M”) df[“total_price”] = df[“quantity”] * df[“unit_price”]