簡介
在不斷發展的資料工程和自動化領域，Python 已經出現了多種工作流程編排器。在本文中，我將介紹 6 個 Python 函式庫及其一些主要功能。
1. Taipy
Taipy 是一個開源 Python 庫，用於建立生產就緒的應用程式前端和後端。
對於 Python 開發人員來說，Taipy 是建立管道最簡單的框架之一，這要歸功於它的管道圖形編輯器 (Taipy Studio)。
然後，您可以透過 Python 腳本輕鬆執行和編排管道。一個非常酷的核心功能是每個管道執行都是註冊的。
這可以輕鬆實現假設分析、KPI 監控、資料沿襲等。
🔑特點：
圖形管道編輯器
與 Taipy 前端功能整合以實現端到端部署
日程安排
管道的版本控制
快取等智慧功能
您的支持意義重大🌱，並且在許多方面為我們帶來了很大的幫助，例如寫文章！ 🙏
2. Kedro
Kedro 是一個開源 Python 框架。
它為生產就緒的資料科學管道提供了一個工具箱。
事實上，Kedro 可以輕鬆地與成熟的 Python ML 庫集成，並提供統一的方法來實現端到端框架。
🔑特點：
資料目錄
筆記本集成
專案模板
有自己的觀點，因為它強制執行特定的約定
3. Airflow
十多年來，Airflow 一直是管道領域的知名參與者。
Airbnb 建立了 Airflow 來解決資料處理和工作流程需求的內部挑戰。
眾所周知，這個強大的開源平台具有陡峭的學習曲線，但具有廣泛的功能。
該平台允許您透過建立 DAG（有向無環圖）來建立和管理工作流程。
🔑特點：
基於DAG的定義
豐富的基於 Web 的監控 UI：DAG、故障、重試的可視化…
各種集成
動態任務執行和調度
由於其以 Python 為中心的特性而具有靈活性。
強大的社區
4. Prefect
Prefect 是一個資料管道開發框架。
Prefect 在策略上將自己定位在與 Airflow 的直接競爭中，以基於簡單性、用戶友好性和靈活性的獨特身份脫穎而出。
如果您想要一個具有各種功能但比 Airflow 更容易學習的成熟產品，Prefect 是一個很好的中間產品。
🔑特點：
控制面板
快取
基於流程的結構
動態參數化與依賴管理
混合執行（本地/雲端）
5. Dagster
Dagster 是本次編譯中較新的函式庫之一，它是一個雲端原生資料管道編排，旨在統一資料整合、工作流程編排和監控。
與其他工具相比，Dagster 強調工作流程建立和管理的 DataOps 面向。
🔑特點：
聲明式管道設置
固執己見的結構
版本控制
與 Hadoop 集成
全面的元資料跟踪
6. Luigi
Luigi 提供了一個資料處理管道框架。 Spotify 與 Airflow 大約在同一時間開發了這個程式庫，以解決其複雜的資料工作流程和管道。
Luigi 專為管理批次作業的複雜通道而設計。如果您正在尋找簡單的東西並且必須快速上手，Luigi 是一個不錯的選擇。
🔑特點：
內建 Hadoop 支援
基於任務的工作流程定義
用於依賴管理的中央調度程序
任務依賴關係視覺化
結論
隨著 Python 工作流程編排環境的不斷發展，這些工具展示了主要的共同特徵和特定的差異化因素。
所有這些工具都有不同程度的複雜性，了解您的專案和團隊的需求至關重要。
我建議使用非常簡單的範例來測試一些選項，以獲得對每個框架可用性的第一手了解。
希望您喜歡這篇文章！
我是一名新手作家，歡迎任何改進建議！
如果您有任何疑問，請隨時與我們聯繫。
原文出處：https://dev.to/taipy/the-pipeline-repos-showdown-python-edition-39i5
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