PYTHON ETL TEMPLATE

最新推荐文章于 2025-07-03 17:54:24 发布
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分类专栏： python mysql 数据仓库技术体系
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chenshijie2011/article/details/108649608
本文详细介绍了使用Python进行数据提取、转换和加载（ETL）的过程，包括从不同数据源获取数据、数据预处理、清洗、转换以及如何将处理后的数据存储到目标系统。通过实例展示了Python在数据处理中的强大能力，适合数据分析师和数据工程师参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

#!/usr/bin/python2
# -*- coding: UTF-8 -*-

import MySQLdb
import sys
import json
import os
import logging
import time

filePath = os.path.expanduser('~')+ os.sep
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本文深入解析Python ETL开发的完整技术体系，从基础架构设计到生产环境部署，涵盖模块化代码组织、数据质量保证、性能优化策略、容器化部署与DevOps最佳实践。通过实战案例和代码示例，帮助开发者构建稳定可靠、高性能的企业级数据处理平台，实现从原型验证到生产部署的完整技术路径。
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下面是一些关键点：Python 是一种解释型语言。这就是说，与C 语言和C 的衍生语言不同，Python 代码在运行之前不需要编译。其他解释型语言还包括PHP 和Ruby。Python 是动态类型语言，指的是你在声明变量时，不需要说明变量的类型。你可以直接编写类似x=111 和x="I’m a string"这样的代码，程序不会报错。Python 非常适合面向对象的编程（OOP），因为它支持通过组合（composition）与继承（inheritance）的方式定义类（class）。
Python调用pyspark报错整理
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Pycharm配置了SSH服务器和Anaconda的python解释器，如果没有配置可参考。
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凌晨三点的闹钟可以取消了，朋友！当你用Airflow构建起可靠的ETL流水线，看着任务像多米诺骨牌一样自动执行，那种解放双手的愉悦感，不正是我们选择成为工程师的初心吗？记住：好的工具不是用来增加复杂度的，而是要把我们从重复劳动中解放出来，去做更有创造性的工作。保持对自动化工具的敬畏，但不要被工具束缚，这才是技术人的生存之道。编程之路就像在黑暗森林中前行，而好的工程实践就是我们手中的火把。
使用python制作DATAX 自定义模板封装
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应用的设计思路是，仿照海豚的页面，需要选择 DATAXJSON 模板，选择对应的reader数据源和writer数据源，然后数据查询的sql ，写入库的前置执行语句（可能是先delete 再插入，也可能是先truncate 清表插入，也可能是 drop table tablename;下面是主要部分，生成窗口，把连接信息，查询sql等模块 填入 datax模板json中(doris 的写入目标表不能带库名，但是pgsql 必须带库名，所有做了特殊化，mysql、sqlserver没有测试过)
Python编程实践 - 使用模板生成配置文件
修破立生
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