Airflow DAG-тан басқа Python-да не жаздың?

Airflow-те DAG жазудан басқа, Python-да деректер инженериясы саласында жиі жүзеге асырылатын келесі тапсырмалар бар:

• Деректерді өңдеу және түрлендіру: деректерді тазалау, нормализациялау және жинақтау үшін скрипттер жазу.

• API-мен интеграция: сыртқы сервистерден деректер жинау, парсинг және сақтау қоймаларына жүктеу.

• Дерекқорлармен жұмыс: ETL процестерін жазу, деректерді жүктеу және шығару, сұрауларды оңтайландыру.

• Процестерді автоматтандыру: мониторинг, ескерту және құбырларды басқару үшін утилиттер жасау.

• Микросервистерді әзірлеу: деректерді өңдеу үшін фреймворктерді пайдалану (мысалы, Flask, FastAPI).

Мысал ретінде CSV жүктеу және деректерді түрлендіру үшін қарапайым функция:

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

Мұндай код жиі деректерді жүктеу алдында деректерді дайындау үшін пайдаланылады немесе аналитикалық жүйелерде қолданылуы мүмкін.