Python залишається головною мовою для роботи з даними — його екосистема нараховує сотні бібліотек для аналітики, візуалізації, машинного навчання та автоматизації. Але за межами NumPy, Pandas і Scikit-learn є ще багато інструментів, про які знають далеко не всі.
Cім Data Science-інструментів для Python, які допоможуть підвищити швидкість, зручність і відтворюваність ваших проєктів.
1. ConnectorX
Більшість даних зберігається у базах, але обробляється поза ними — і саме тут виникають затримки. ConnectorX дає можливість швидко завантажувати дані з БД у Pandas, Polars, Dask або PyArrow всього за кілька рядків коду.
Бібліотека написана на Rust, що забезпечує високу продуктивність і можливість паралельного завантаження даних (наприклад, із PostgreSQL за колонкою партиціювання).
Підтримуються: PostgreSQL, MySQL/MariaDB, SQLite, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server, Azure SQL, Oracle, а також (у процесі) ODBC.
2. DuckDB — SQLite для аналітики
DuckDB — це вбудована аналітична OLAP, оптимізована для великих запитів і колоночного зберігання. Вона працює без окремого серверного процесу — достатньо pip install duckdb.
DuckDB підтримує формати CSV, JSON, Parquet, дає можливість розділяти бази на фізичні файли за ключами (наприклад, рік/місяць), а також має розширення для повнотекстового пошуку, векторного пошуку, Excel-імпорту/експорту та геопросторових форматів.
Це найзручніший спосіб виконувати SQL-запити безпосередньо у Python — швидко, локально і без складних конфігурацій.
3. Optimus — універсальний набір для очищення даних
Optimus — це швейцарський ніж для завантаження, очищення та підготовки даних. Він підтримує Pandas, Dask, CUDF, Vaex і Spark як бекенди обробки.
API схоже на Pandas, але має додаткові .rows() і .cols() для швидкої фільтрації, сортування та перетворень. Оптимізований для роботи з типами даних, що часто зустрічаються в бізнесі, наприклад, електронною поштою чи URL.
Недолік — останній офіційний реліз вийшов у 2020 році, хоча бібліотека й надалі оновлюється спільнотою.
4. Polars — швидкі DataFrame на Rust
Polars — це альтернатива Pandas, яка працює в рази швидше завдяки реалізації на Rust. Вона автоматично використовує мультипоточність, SIMD і lazy execution, не потребуючи спеціального синтаксису.
Polars має eager (негайне виконання) і lazy режими, підтримує потокову обробку даних і візуалізацію графів виконання через Graphviz.
Якщо ваші Pandas-пайплайни стають занадто повільними — Polars вирішить це без зміни структури коду.
5. DVC (Data Version Control)
DVC вирішує головну проблему машинного навчання: синхронізацію версій коду та даних.
Він дає можливість прикріплювати метадані до наборів даних, версіонувати їх у Git і зберігати копії локально або в хмарі (AWS S3, GCP, Azure). DVC також підтримує пайплайни експериментів, реєстр моделей і інтеграцію з VS Code.
6. Cleanlab — очищення та перевірка якості даних
Cleanlab створений для роботи з некоректно маркованими наборами даних. Він аналізує їх за допомогою моделей, навчених на якісних даних, і визначає, де саме потрібно виправити мітки.
Cleanlab не залежить від фреймворків — працює з PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, OpenAI та іншими. Має спеціальні сценарії для класифікації, регресії, сегментації зображень, виявлення об’єктів тощо.
7. Snakemake — автоматизація Data Science-пайплайнів
Snakemake — це як Makefile для науки про дані. Дає змогу описувати всі етапи обробки даних у вигляді правил, які виконуються автоматично й відтворювано.
Підтримує мультипоточність, налаштування через JSON/YAML, тестування результатів, розгортання у Kubernetes, Google Cloud Life Sciences, AWS Tibanna, а також архівування проєктів.
Snakemake особливо корисний для великих дослідницьких проєктів, де важлива повторюваність і прозорість експериментів.
Раніше ми повідомляли, що компанії, які досі запускають застосунки на Python нижче версії 3.13, втрачають величезні кошти на хмарних обчисленнях.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
