Что ты на Python писал, помимо Airflow DAG?

Помимо написания DAG в Airflow, на Python часто реализуются следующие задачи в области Data Engineering:

• Обработка и трансформация данных: написание скриптов для очистки, нормализации и агрегации данных.

• Интеграция с API: сбор данных из внешних сервисов, парсинг и загрузка в хранилища.

• Работа с базами данных: написание ETL-процессов для загрузки и выгрузки данных, оптимизация запросов.

• Автоматизация процессов: создание утилит для мониторинга, алертинга и управления пайплайнами.

• Разработка микросервисов для обработки данных с использованием фреймворков (например, Flask, FastAPI).

Пример простой функции для загрузки CSV и преобразования данных:

import pandas as pd

def process_csv(file_path):
    df = pd.read_csv(file_path)
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
    df = df[df['value'] > 0]
    return df

Такой код часто используется в подготовке данных перед загрузкой в хранилище или аналитические системы.