Python最大的特点就在于她的快速开发功能。作为一种胶水型语言，python几乎可以渗透在我们编程过程中的各个领域。这里我简单介绍一下用python进行gui开发的一些选择。
1.Tkinter
Tkinter似乎是与tcl语言同时发展起来的一种界面库。tkinter是python的配备的标准gui库，也是opensource的产物。Tkinter可用于windows/linux/
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2023-11-25 07:12:19
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Python开发Kettle做大数据ETL，这回事要上线的了。前期准备kettle任务，本地阶段。 老规矩，交代一下业务场景，因为所有的框架和技术组件都一定要基于需求，解决实际问题，否则那就是闭门造车，没有丝毫意义。 应用场景介绍。 这回，我们记录下来了，从整体架构上来说，我们出现了一种同步情况，当前台页面访问页面时，出现了数据集合为空：
移除点击此处添加图片说明文字 可
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2023-07-14 17:26:55
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ETL的考虑做 数据仓库系统，ETL是关键的一环。说大了，ETL是数据整合解决方案，说小了，就是倒数据的工具。回忆一下工作这么些年来，处理数据迁移、转换的工作倒 还真的不少。但是那些工作基本上是一次性工作或者很小数据量，使用access、DTS或是自己编个小程序搞定。可是在数据仓库系统中，ETL上升到了一 定的理论高度，和原来小打小闹的工具使用不同了。究竟什么不同，从名字上就可以看到，人家已经将倒
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2023-07-14 17:27:56
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导读： 1. 打破R慢的印象，ETL效率显著优于Python，堪比spark，clickhouse 2. 对比python中的datatable、pandas、dask、cuDF，R中data.table以及spark、clickhouse 3. 探讨R中的ETL体系ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：(1)数据生产(2)为探索性数据分析与数据建模服
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2023-10-03 13:41:19
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# Python做ETL：简介与示例
## 什么是ETL
ETL（Extract-Transform-Load）是一种常见的数据处理流程，用于将数据从源系统中提取出来，经过一系列的转换处理，然后加载到目标系统中。ETL通常用于数据仓库、数据集成和数据分析等场景。
在ETL流程中，"Extract"阶段用于从源系统中提取数据；"Transform"阶段用于对提取的数据进行清洗、转换和整理；"L
原创
2023-07-27 06:39:30
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# Python做ETL流程详解
## 概述
ETL（Extract, Transform, Load）是指将数据从源系统抽取出来，经过一系列的转换处理后，加载到目标系统的过程。在Python中，我们可以利用强大的数据处理、转换和导入工具，快速且高效地实现ETL任务。本文将为刚入行的小白详细讲解如何使用Python进行ETL，并提供相应的代码示例。
## ETL流程
为了方便理解和操作，我
原创
2024-01-14 03:21:10
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# 用Python做ETL
ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库中常见的数据处理过程，用于将数据从来源转换成目标数据库中可用的数据。Python作为一种简洁、易学且功能强大的编程语言，被广泛应用于数据处理和分析领域。本文将介绍如何使用Python来进行ETL工作，并给出代码示例。
## ETL的流程
ETL的流程主要分为三个步骤：提取（Extract）、转换（
原创
2024-06-27 05:14:03
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# 用Python实现ETL工具的入门指南
在信息化时代，企业的数据量不断增加，因此，数据的提取、转换和加载（ETL）变得至关重要。本文将带您了解如何使用Python构建一个简单的ETL工具。我们将以表格和图示的方式呈现整个流程，确保您容易理解和实现。
## ETL流程概述
以下是ETL的基本步骤：
| 步骤 | 描述
对汽车数据集的五行进行采样如您所见，有多列包含空值。我们可以处理丢失的数据与各种各样的选项。但是，讨论此情况已不及本文的范围。因此，我们选择将缺少的值保留为 null。但是，此数据集中有更多的奇怪的值和列，因此需要一些基本转换：此清理的基本原理基于以下内容：列"日期已爬"和"lastSeen"似乎对任何未来的分析都不起作用。列"nrOfPictures"中的所有值等于 0，因此我们决定删除此列。卖
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2023-11-13 23:34:48
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Bonobo简介 Bonobo自称为“Python3.5+的轻量级提取转换加载（ETL）框架”，包括“用于构建数据转换管道、使用普通Python原语并并行执行它们的工具” 使用Bonobo，开发人员可以轻松地从各种来源提取信息，包括XML/HTML、CSV、JSON、Excel文件和SQL数据库。然后，在将数据加载到目标数据仓库之前，可以使用预构建或自定义转换来应用适当的更改。 更具体地说，Bon
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2023-08-07 19:08:09
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itertools是python中内置的一种高效的生成各种迭代器或者是类的模块,这些函数的返回值为一个迭代器,经常被用在for循环中,当然,也可直接使用next()方法取值,今天就来说说itertools中的常用方法.itertools按照迭代器的功能可分为三类:无限迭代器: 生成一个无限序列，比如自然数序列 1, 2, 3, 4, …有限迭代器: 接收一个或多个序列（sequence）作为参数，
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2023-10-03 16:02:05
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导读：1. 打破R慢的印象，ETL效率显著优于Python，堪比spark，clickhouse2. 对比python中的datatable、pandas、dask、cuDF、modin，R中data.table以及spark、clickhouse3. 探讨R中的ETL体系ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：(1)数据生产(2)为探索性数据分析与数据建模服务。做过建模的小伙伴都知
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2024-08-24 08:20:15
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1.目前etl的fetch task策略是基于任务子孙任务数和任务优先级获得task list2.然后遍历task list 查看任务是否具备执行条件集群资源校验(yarn/hdfs)数据是否准备好(仅mysql task具备)，解决主从延迟问题任务开始时间任务的父任务是否都执行成功3.每10s fetch一次task，遍历一次基于<2>的逻辑我们把任务的父任务执行状态判断放到最后是想
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2023-07-02 13:33:22
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目录一、简介二、Metabase入门级实践三、ETL配置结合Python提取数据四、生成图表看板一、简介1. Metabase：一个数据分析工具，可以用来查询数据、定制报表、数据可视化。2. ETL：数据仓库技术，是英文Extract-Transform-Load的缩写。用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程。二、Metabas
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2023-07-24 18:25:59
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第1章 Python基础书那么多，你没有时间重读第二遍，要做笔记，萃取精华.“教育不是把桶灌满，而是将火点燃。” ——苏格拉底随书代码 https://github.com/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python适时地进行复制和粘贴也是高效编程的一部分数据ETL（extract、transform、load，即抽取、转换和加载）先从客户或供应
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2024-03-05 13:32:41
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分布式ETLETL代表提取、转换和加载。它是机器学习问题中数据准备和预处理的一个常见工作流程。ETL是从数据源中提取或拉取数据，将其转换为可用形式，然后将其加载到模型/数据库中进行训练/分析。SKIL中的分布式ETL是指在spark集群上以分布式模式对提取的数据进行转换。使用Spark集群 要使分布式ETL工作，你需要在后端有一个Spark集群，并且需要一个客户机，一个包含“SparkContex
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2023-12-25 20:06:11
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对于MS SQL-Server的DTS，在使用MS SQL-Server2000时，有最基本的接触，但仅限时简单的数据导入/导出。当开始了解ETL时，才发现DTS原来就是ETL的应用之一。
先不谈论DTS的好坏，但它至少MS产品的特点，易学，易用。所以，要了解ETL的应用，从DTS开始，在我看来，是个不错的选择。我只是学习，所以我没有能耐
在当今快速发展的数据驱动环境中，使用 Python 来执行 ETL（提取、转换、加载）项目已经成为许多数据工程师的首选方法。ETL 项目通过将不同源的数据导出、转换为可用的格式并加载到目标系统中，从而促进了数据整合和分析。在本博文中，我们将详细探讨“Python做ETL项目的流程”，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及排错指南。
### 环境准备
在开始构建 ETL 项目之前
导读：
1. 打破R慢的印象，ETL效率显著优于Python，堪比spark，clickhouse
2. 对比python中的datatable、pandas、dask、cuDF、modin，R中data.table以及spark、clickhouse 3. 探讨R中的ETL体系 ETL在数据工作中起着至关重要的作用，主要用途有两个：（1）数据生产（2）为探索性数据
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2023-07-20 20:33:25
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前言随着云计算、人工智能、物联网等新技术的应用普及，人类产生的数据呈现出了爆发式增长的态势，对数据处理的需求能力也提出了越来越高的要求。数据成了重要资产，收集、处理数据的能力成为了核心竞争力，比如：应用服务的运行监控，运营数据的分析，以及深度学习的数据过滤等，这些对已有数据的处理能力将直接影响服务的运营效率。我们可以使用现成的 ETL 系统完成上述目的，但是在很多情况下我们可能希望自建服务。比如：
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2023-07-14 17:28:53
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