作为一名数据工程师，需要了解的工具和框架列表通常令人望而生畏。但是至少应该精通SQL、Python和Bash脚本。

除了熟悉Python的核心功能和内置模块之外，你还应该能够轻松地使用Python库来完成作为数据工程师经常要做的任务。本文探索一些这样的库来帮助你完成以下任务：

• 使用服务API网页抓取数据库连接工作流程编排批处理和流处理

1. Requests

作为数据工程师，你经常使用API来提取数据。 Requests是一个Python库，可让你使用Python脚本中发送HTTP请求。通过请求，你可以从RESTful API检索数据、获取网页进行抓取、将数据发送到服务器端点等等。

这就是 Requests 在数据专业人士和开发人员中非常受欢迎的原因：

• Requests提供了一个简单直观的API来发送HTTP请求，支持各种 HTTP 方法，例如 GET、POST、PUT 和 DELETE。
• 处理身份验证、cookie和会话等功能。
• 支持SSL验证、超时和连接池等功能，以便与Web服务器进行稳健、高效的通信。

2. BeautifulSoup

作为数据专业人员（无论是数据科学家还是数据工程师），你应该熟悉以编程方式抓取网络来收集数据。 BeautifulSoup是使用最广泛的Web抓取Python库之一，可用于解析和处理HTML和XML文档。

以下是BeautifulSoup的一些功能，使其成为网页抓取任务的绝佳选择：

• BeautifulSoup提供了简单的API来解析HTML文档。你可以根据标签、属性和内容搜索、过滤和提取数据。支持各种解析器，包括lxml和html5lib，为不同的情况提供性能和兼容性选项。

不管是处理解析树到仅解析文档的一部分，开发文档为你在使用BeautifulSoup时可能需要执行的所有任务提供了详细的指南。

一旦熟悉了BeautifulSoup，你还可以探索Scrapy进行网页抓取。对于大多数网页抓取任务，经常需要将Requests与BeautifulSoup或Scrapy结合使用。

3. Pandas

作为数据工程师，你将定期处理数据操作和转换任务。Pandas是一个流行的 Python数据操作和分析库。它提供了有效清理、转换和分析数据所需的数据结构和一套功能。

以下是 pandas 深受数据专业人士欢迎的原因：

• 支持CSV、Excel、SQL数据库等多种格式的数据读写提供过滤、分组、合并和数据整形的功能。

一旦熟悉了pandas，根据扩展数据处理任务的需要，你可以探索Dask。这是Python中一个灵活的并行计算库，可以实现集群上的并行计算。

4. SQLAlchemy

作为数据工程师，使用数据库是工作日最常见的任务之一。 SQLAlchemy 是一个 SQL工具包和一个Python对象关系映射(ORM)库，它使数据库的使用变得简单。

SQLAlchemy 的一些有用的关键功能包括：

• 强大的ORM层，允许将数据库模型定义为Python类，并将属性映射到数据库列允许从Python编写和运行SQL查询支持多种数据库后端，包括PostgreSQL、MySQL和SQLite，为不同数据库提供一致的 API

你可以查看SQLAlchemy文档，获取有关ORM以及连接和架构管理等功能的详细参考指南。

但是，如果你主要使用 PostgreSQL 数据库，则可能需要学习使用 Psycopg2（Python 的Postgres适配库）。 Psycopg2提供了更底层的接口，可直接从Python代码使用 PostgreSQL数据库。

5. Airflow

数据工程师经常处理工作流程编排和自动化任务。使用Apache Airflow，你可以创作、安排和监控工作流程。因此，你可以使用它来协调批处理作业、编排ETL工作流程或管理任务之间的依赖关系等。

Airflow 的一些功能：

• 使用 Airflow，你可以将工作流程定义为DAG、调度任务、管理依赖关系以及监控工作流程执行。提供了一组用于与各种系统和服务交互的算子，包括数据库、云平台和数据处理框架。很强的可扩展性；可以根据需要自定义算子和Hook函数。

虽然Airflow被广泛使用，但也有几种替代方案，例如Prefect和Mage。

6.PySpark

作为一名数据工程师，你需要处理需要分布式计算能力的大数据处理任务。 PySpark 是Apache Spark的Python API，Apache Spark是一个用于处理大规模数据的分布式计算框架。

PySpark 的一些功能如下：

• 它提供用于批处理、机器学习和图形处理等的 API。它提供了用于处理结构化数据的高级抽象，例如DataFrame和Dataset，以及用于较底层数据操作的RDD。

7. Kafka-Python

Kafka是一个流行的分布式流处理平台，Kafka-Python是一个用于通过Python与 Kafka交互的库。因此，当你需要使用实时数据处理和消息传递系统时，可以使用 Kafka-Python。

Kafka-Python的一些特性如下：

• 提供高级生产者和消费者API，用于向Kafka主题发布消息和使用来自Kafka主题的消息支持消息批处理、压缩和分区等功能