ETL 中 Python 组件的运用

Python 是一种高级、通用、解释型编程语言，以简洁、易读、易学的语法而闻名，被广泛应用于 Web 开发、数据科学、人工智能、自动化脚本等领域。

python 的特点包含

• 易读易学：Python 的语法设计简洁清晰，类似英语，使得代码易读易懂，降低了学习门槛。

• 动态类型：Python 是一种动态类型语言，不需要显式声明变量的类型，减少了冗余代码，提高了开发效率。

• 丰富的标准库：Python 拥有丰富的标准库和第三方库，涵盖了各种功能，可以极大地简化开发过程。

• 跨平台：Python 可在多个平台上运行，包括 Windows、MacOS 和各种 Linux 发行版，具有较高的跨平台性。

• 面向对象：Python 支持面向对象编程（OOP），允许开发者使用类和对象来组织和管理代码，提高了代码的重用性和可维护性。

• 开源社区：Python 拥有庞大的开源社区支持，开发者可以共享代码、解决问题，使得 Python 生态系统非常丰富。

而 Python 脚本指的是使用 Python 编程语言编写的脚本代码，通常用于执行特定任务或功能，而无需创建完整的独立应用程序。

Python 脚本可以用于自动化任务、数据处理、Web 开发、科学计算等多个领域，脚本可以直接在 Python 解释器中运行，也可以通过将代码保存在.py 文件中并通过解释器执行来实现。

ETLCloud 中如何使用 Python 脚本功能

登录平台首页，打开离线数据集成，创建流程后

其中执行 Python 脚本为系统自带组件，若找不到该组件可以尝试恢复出厂组件，执行时不会影响自定义或者下载的组件。

在离线数据集成——数据处理组件页面中：

执行 Python 脚本使用示例

从左侧菜单栏中拖入组件后如图：

Python 脚本示例：

如图所示，该 python 脚本从库表输入节点获取到 data 数据流；可以根据 python 语法按需对数据流数组对象 data[{“a”:123, “b”:123}…]对象进行处理。

在日志输出组件中，打印效果类似于：

在实际应用中，可以是这样子设计：

把数据经过 python 查询或处理后，传输到目标数据库中。

Python 凭借其易读易学的语法、动态类型、丰富的库支持、跨平台性、面向对象特性和活跃的开源社区，成为了一门适用于多种应用场景的优秀编程语言。而 Python 脚本，则以其轻量、灵活的特点，在自动化任务、数据处理等领域展现出了强大的实用性。在 ETLCloud 等数据集成平台中，Python 脚本更是扮演了关键角色，助力用户高效完成复杂的数据集成任务。