在這篇文章中，我們將解析如何解決複雜的數據挑戰、數據處理和數據管理，使用一個完全開源的 Python 庫：Taipy。無論您是在清理數據、協調任務，還是探索不同的結果，Taipy 的直觀設計都使您能夠應對所有挑戰。
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Taipy 的情境管理基礎
讓我們通過三個步驟來展示 Taipy 如何幫助簡化您的數據工作流程：
1. 數據整合：獲取您所需的數據
每個 AI、ML 和數據驅動的項目都明顯從數據開始！
而且，這通常不僅僅是一個單一、乾淨的數據集。在大多數情況下，您將需要從資料庫、API、平面文件或其他外部來源提取數據，有時甚至會在同一個項目中同時使用所有這些來源。這就是 Taipy 的數據整合發揮作用的地方——從這些不同來源收集和統一數據。
在 Taipy 中，這個過程通過一個關鍵的抽象得以簡化：數據節點（Data Node）
數據節點代表您的數據，但不會直接存儲它。相反，它保存了讀取和寫入實際數據所需的所有元數據，無論是 CSV 文件、數據庫表還是 API 相應的資料。
以下是一個定義 CSV 數據節點的簡單示例：
from taipy import Config
initial_dataset_cfg = Config.configure_data_node(id="initial_dataset",
storage_type="csv",
path="data/dataset.csv",
scope=Scope.GLOBAL)通過這種抽象，Taipy 便可以處理數據管理，讓您專注於轉換和處理數據。
2. 任務協調：您將如何處理這些數據？
現在您的數據已經到位，接下來該怎麼辦？在任何數據工作流程中，下一步涉及定義處理和轉換數據的任務。這就是我們所稱的 任務協調（Task Orchestration）
在 Taipy 中，任務就像一個函數，接受數據節點作為輸入，執行轉換，然後輸出數據節點。
例如，您可能想要濾除某些數據或計算新的指標。以下是創建一個任務來計算某列總和的示例：
clean_data_task_cfg = Config.configure_task(id="clean_data",
function=clean_data,
input=initial_dataset_cfg,
output=cleaned_dataset_cfg,
skippable=True)一旦您定義了任務，就可以將其安排到一個管道中，以確保步驟按正確的順序執行。這使您能夠輕鬆構建轉換數據、構建模型、生成報告等工作流程。
3. 假設分析：探索不同的情境
一旦您的數據和工作流程設置完成，您就可以開始探索不同的情境。這就是 假設（What-if） 分析發揮作用的地方。
在 Taipy 中，一個情境代表您嘗試解決的特定問題的實例，讓您能夠測試不同的參數並查看它們如何影響您的結果。通過調整輸入數據或假設，您可以模擬各種情境，而無需從頭開始。
以下是如何在 Taipy 中定義一個情境：
scenario_cfg = Config.configure_scenario(id="scenario", task_configs=[clean_data_task_cfg, predict_task_cfg,evaluate_task_cfg], frequency=Frequency.MONTHLY)
tp.Core().run()
my_first_scenario = create_and_run_scenario(dt.datetime(2021, 1, 25))
predictions = my_first_scenario.predictions.read()
print("Predictions\n", predictions)這使您能夠輕鬆進行敏感度分析或優化結果，所有這些都在同一個框架內。想測試您銷售模型的不同折扣率？只需創建新的情境，調整參數，然後重新運行它們。
Taipy 與其他管道管理工具的比較
您可能會想知道，Taipy 與其他流行的管道協調工具（如 Apache Airflow、Luigi 或 Prefect）相比如何？雖然這些工具非常適合在分佈式環境中管理任務調度，但 Taipy 通過專注於 Python 的簡易性而脫穎而出，特別是在情境管理和假設分析方面。
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Airflow/Luigi/Prefect：通常專注於協調 ETL 流程、調度和監控工作流程。
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Taipy：它不僅提供工作流程協調，還通過其獨特的情境抽象簡化假設分析，使您能夠無縫地模擬各種結果。
對於希望在 Python 中以最少設置處理複雜數據工作流程的開發者來說，Taipy 提供了一種更直接、以代碼為主的方法。
結論：用 Taipy 實現分而治之
無論您的數據問題的大小或複雜性如何，分而治之的策略總是能取得成功！使用 Taipy，您可以處理從數據整合到任務協調以及假設分析的所有事項，這一切都在同一個位置中完成。您還可以進行 數據可視化。
準備好試試 Taipy 了嗎？查看 GitHub 倉庫，看看它今天如何幫助簡化您的數據工作流程！
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原文出處：https://dev.to/taipy/what-if-i-told-you-complex-data-integration-makes-good-task-orchestration-3219
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