Pipeline🛠️Repos 对决⚔️：Python 🐍 版

TL;DR

在数据工程和自动化不断发展的领域中，Python 已经见证了多个工作流编排工具的出现。在本文中，我将介绍 6 个 Python 库及其一些主要功能。

1. Taipy

Taipy 是一个开源 Python 库，用于构建可用于生产的前端​​和后端应用程序。
对于 Python 开发者来说，Taipy 是最易于使用的 Python 应用构建器之一，这得益于其图形化管道编辑器 Taipy Studio。
之后，您可以通过 Python 脚本轻松执行和编排管道。Taipy 的核心特性之一是每次管道执行都会被注册。
这使得轻松进行假设分析、KPI 监控、数据沿袭等操作成为可能。

🔑 特点：

• 图形管道编辑器
• 与 Taipy 前端功能集成，实现端到端部署
• 调度
• 管道版本控制
• 缓存等智能功能

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2.凯德罗

Kedro 是一个开源 Python 框架。
它提供了一个可用于生产环境的数据科学流程工具箱。
事实上，Kedro 可以轻松地与成熟的 Python 机器学习库集成，并提供了一种统一的端到端框架实现方法。

🔑 特点：

• 数据目录
• 笔记本集成
• 项目模板
• 坚持己见，因为它强制执行特定的惯例

3.气流

Airflow 十多年来一直是管道领域的知名参与者。Airbnb
创建 Airflow 是为了应对数据处理和工作流需求方面的内部挑战。
这个强大的开源平台虽然学习难度较高，但功能丰富。
该平台允许用户通过构建 DAG（有向无环图）来创建和管理工作流。

🔑 特点：

• 基于DAG的定义
• 丰富的基于 Web 的监控 UI：DAG、故障、重试的可视化……
• 各种集成
• 动态任务执行和调度
• 由于其以 Python 为中心的特性，因此非常灵活。
• 强大的社区

4.级长

Prefect 是一个数据管道开发框架。Prefect
的战略定位是与 Airflow 直接竞争，其独特的特性基于简洁性、用户友好性和灵活性，使其脱颖而出。
如果您想要一款功能丰富、成熟且学习曲线比 Airflow 更低的产品，Prefect 是一个不错的选择。

🔑 特点：

• 控制面板
• 缓存
• 基于流程的结构
• 动态参数化和依赖管理
• 混合执行（本地/云）

5.达格斯特

Dagster 是本汇编中较新的库之一，它是一个云原生数据管道编排工具，旨在统一数据集成、工作流编排和监控。
与其他工具相比，Dagster 更注重工作流创建和管理的 DataOps 方面。

🔑 特点：

• 声明式管道设置
• 固执己见的结构
• 版本控制
• 与 Hadoop 集成
• 全面的元数据跟踪

6.路易吉

Luigi 提供了一个数据处理管道框架。Spotify 大约与 Airflow 同时开发了这个库，用于处理其复杂的数据工作流和管道。Luigi 的
设计初衷是管理批处理作业的复杂通道。如果您正在寻找简单易用且能够快速上手的工具，Luigi 是一个不错的选择。

🔑 特点：

• 内置 Hadoop 支持
• 基于任务的工作流定义
• 依赖管理的中央调度程序
• 任务依赖关系的可视化

结论

随着 Python 工作流编排领域的不断发展，这些工具展现出主要的共同特征和独特的差异化优势。
所有这些工具的复杂程度各不相同，因此了解您的项目和团队的需求至关重要。
我建议您使用一些非常简单的示例来测试一些选项，以便直接了解每个框架的可用性。

希望您喜欢这篇文章！

我是一名新手作家，欢迎任何改进建议！

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