dlt

dlt

简化数据加载流程的Python库

dlt是一个开源Python库,旨在简化数据加载过程。它具备自动模式生成、数据规范化和增量加载功能,可集成到多种环境中。支持从快速数据探索到复杂生产环境的应用,并提供多种验证源和目标。dlt的灵活性和可扩展性使其能够有效处理不断增长的数据需求,适合各类数据处理任务。

dlt数据加载Python库开源数据管道Github开源项目
<h1 align="center"> <strong>数据加载工具(dlt)— 开源Python数据加载库</strong> </h1> <p align="center"> 无论是Google Colab笔记本、AWS Lambda函数、Airflow DAG、本地笔记本电脑,<br/>还是GPT-4辅助开发环境—<strong>dlt</strong>都可以随处使用。 </p> <h3 align="center">

🚀 加入我们蓬勃发展的志同道合的开发者社区,共同打造未来!

</h3> <div align="center"> <a target="_blank" href="https://dlthub.com/community" style="background:none"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/87312a0a/bf04a5cb-41d6-456f-9429-1e0cf4a27b6c.svg?labelColor=191937&color=6F6FF7&logo=slack" style="width: 260px;" /> </a> </div> <div align="center"> <a target="_blank" href="https://pypi.org/project/dlt/" style="background:none"> <img src="https://img.shields.io/pypi/v/dlt?labelColor=191937&color=6F6FF7"> </a> <a target="_blank" href="https://pypi.org/project/dlt/" style="background:none"> <img src="https://img.shields.io/pypi/pyversions/dlt?labelColor=191937&color=6F6FF7"> </a> </div>

安装

dlt支持Python 3.8+。

pip install dlt

更多选项:通过Conda或Pixi安装

快速开始

从chess.com API加载国际象棋游戏数据并保存到DuckDB:

import dlt from dlt.sources.helpers import requests # 创建一个dlt管道,用于将国际象棋玩家数据 # 加载到DuckDB目标 pipeline = dlt.pipeline( pipeline_name='chess_pipeline', destination='duckdb', dataset_name='player_data' ) # 从Chess.com API获取一些玩家数据 data = [] for player in ['magnuscarlsen', 'rpragchess']: response = requests.get(f'https://api.chess.com/pub/player/{player}') response.raise_for_status() data.append(response.json()) # 提取、规范化并加载数据 pipeline.run(data, table_name='player')

在我们的**Colab演示**中尝试

特性

  • **自动模式:**数据结构检查和目标模式创建。
  • **数据规范化:**加载前进行一致性验证。
  • **无缝集成:**适用于Colab、AWS Lambda、Airflow和本地环境。
  • **可扩展:**适应生产环境中不断增长的数据需求。
  • **易于维护:**清晰的数据管道结构便于更新。
  • **快速探索:**快速探索并从新数据源获取洞察。
  • **多用途:**适用于临时探索到高级加载基础设施。
  • **CLI秒级启动:**强大的CLI用于管理、部署和检查本地管道。
  • **增量加载:**仅加载新的或已更改的数据,避免重复加载旧记录。
  • **开源:**免费且采用Apache 2.0许可证。

即用型数据源和目标

已验证数据源文档中探索即用型数据源(如Google Sheets),在目标文档中了解支持的目标(如DuckDB)。

文档

有关详细用法和配置,请参阅官方文档

示例

您可以在examples文件夹中找到各种用例的示例。

添加为依赖项

dlt遵循语义化版本控制,使用MAJOR.MINOR.PATCH模式。目前,我们正在使用预发布版本控制,主版本号为0。

  • minor版本变更表示破坏性更改
  • patch版本变更表示应向后兼容的新功能
  • 任何后缀变更,如post10 -> post11,都被视为补丁

我们建议您只允许自动更新patch级别:

参与其中

dlt项目正在快速发展,我们很高兴您能加入我们的社区!以下是您可以参与的方式:

  • 与社区联系:在我们的Slack上加入其他dlt用户和贡献者
  • 报告问题和提出功能建议:请使用GitHub Issues报告错误或建议新功能。在创建新问题之前,请确保搜索跟踪器是否有可能的重复问题,如果找到,请添加评论。
  • 跟踪我们的工作进展和计划:请查看我们的公共Github项目
  • 贡献已验证的数据源:将您的自定义数据源贡献给dlt-hub/verified-sources,帮助其他人处理数据任务。
  • 贡献代码:查看我们的贡献指南,了解如何提交拉取请求。
  • 改进文档:帮助我们增强dlt文档。

许可证

dlt采用Apache 2.0许可证发布。

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