Python para Data Engineering¶

"Python es el motor de la automatización y el procesamiento de datos moderno."

🐍 ¿Por qué Python?¶

Python es el lenguaje más popular en data engineering por su simplicidad, versatilidad y enorme ecosistema de librerías. Permite construir pipelines, automatizar tareas, procesar datos y conectar con servicios cloud y open source.

🔧 Librerías Clave¶

Pandas: Manipulación y análisis de datos tabulares.
PySpark: Procesamiento distribuido sobre Apache Spark.
SQLAlchemy: Conexión y modelado de bases de datos.
Requests: Integración con APIs y servicios externos.
Airflow: Orquestación de workflows.
dbt: Transformación y modelado de datos.
Dask: Procesamiento paralelo y escalable.
Great Expectations: Validación y calidad de datos.

🛠️ Ejemplo de Pipeline en Python¶

import pandas as pd
import requests

def extract():
    response = requests.get('https://api.example.com/data')
    return pd.DataFrame(response.json())

def transform(df):
    df = df.dropna()
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
    return df

def load(df):
    df.to_csv('output.csv', index=False)

def main():
    data = extract()
    clean_data = transform(data)
    load(clean_data)

if __name__ == "__main__":
    main()

💡 Buenas Prácticas¶

Escribe código modular y testeable

Divide tus scripts en funciones y módulos reutilizables.

Documenta y versiona

Usa docstrings, comentarios y control de versiones (Git).

Automatiza y monitorea

Integra tus scripts con Airflow, Prefect o cron para ejecución automática y monitoreo.

📚 Recursos¶

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