如果我告訴您複雜的資料整合可以實現良好的任務編排呢？

無論您的資料問題有多複雜，您始終可以分而治之它。 ???

在本文中，我們將詳細介紹如何使用完全開源的 Python 函式庫 Taipy 來解決複雜的資料挑戰、資料處理和資料管理。無論您是在清理資料、編排任務，還是探索不同的結果，Taipy 直覺的設計都能讓您輕鬆應付。

 

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Taipy的場景管理基礎

讓我們透過三個步驟來展示 Taipy 如何幫助簡化您的資料工作流程：

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1. 數據整合：取得您需要的數據

顯然，每個人工智慧、機器學習和數據驅動專案都從數據開始！
它很少像單一乾淨的數據集那麼簡單。在大多數情況下，您將從資料庫、API、平面檔案或其他外部來源提取數據，有時，所有資料都在同一個專案中。這就是 Taipy 資料整合的用武之地——收集和統一來自這些不同來源的資料。

 

在 Taipy 中，這個過程透過一個關鍵抽象進行了簡化：資料節點。

 

資料節點代表您的數據，但不直接儲存它。相反，它保存讀取和寫入實際數據所需的所有元數據，無論是 CSV 檔案、資料庫表，還是 API 回應。

 

這是為 CSV 定義資料節點的快速範例：

from taipy import Config
initial_dataset_cfg = Config.configure_data_node(id="initial_dataset",
                                                 storage_type="csv",
                                                 path="data/dataset.csv",
                                                 scope=Scope.GLOBAL)

透過這種抽象，Taipy 負責資料管理，讓您能夠專注於轉換和處理資料。

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2. 任務編排：您如何處理所有這些資料？

現在您的資料已就位，您將如何處理它？在任何資料工作流程中，下一步都涉及定義處理和轉換資料的任務。這就是我們所說的任務編排

Taipy 中的任務就像函數，以資料節點作為輸入，執行轉換，然後輸出資料節點。

例如，您可能想要過濾一些資料或計算新指標。以下是建立任務來計算列總和的範例：

clean_data_task_cfg = Config.configure_task(id="clean_data",
                                            function=clean_data,
                                            input=initial_dataset_cfg,
                                            output=cleaned_dataset_cfg,
                                            skippable=True)

定義任務後，您可以將它們排列到管道中，以確保步驟以正確的順序執行。這使您可以輕鬆建立轉換資料、建立模型、產生報告等的工作流程。

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3. 假設分析：探索不同的場景

設定資料和工作流程後，您就可以開始探索不同的場景。這就是假設分析發揮作用的地方。

Taipy 中的場景代表您嘗試解決的問題的特定實例，讓您可以測試不同的參數並了解它們如何影響您的結果。透過調整輸入資料或假設，您可以對各種場景進行建模，而無需從頭開始。

 

以下是如何在 Taipy 中定義場景：

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)

這使得在同一框架內輕鬆執行敏感性分析或最佳化結果。想要測試您的銷售模式的不同折扣率嗎？只需建立新場景，調整參數，然後重新運行它們。

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Taipy 與其他管道管理工具

您可能想知道，Taipy 與 Apache Airflow、Luigi 或 Prefect 等其他流行的管道編排工具相比如何？雖然這些工具非常適合管理跨分散式環境的任務調度，但 Taipy 的突出之處在於專注於 Python 的簡單性，尤其是在場景管理和假設分析方面。

• Airflow/Luigi/Prefect：通常專注於編排 ETL 流程、排程和監控工作流程。

• Taipy：它不僅提供工作流程編排，還透過其獨特的場景抽象簡化假設分析，使您能夠無縫地對各種結果進行建模。

對於希望透過最少的設定在 Python 中處理複雜資料工作流程的開發人員來說，Taipy 提供了一種更簡單、程式碼優先的方法。

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結論：用 Taipy 分而治之

無論資料問題的規模或複雜性如何，分而治之的策略每次都會獲勝！借助 Taipy，您可以在一個地方處理從資料整合到任務編排和假設分析的所有事務。您也可以透過資料視覺化來完成。

準備好嘗試 Taipy 了嗎？立即查看 GitHub 儲存庫，看看它如何簡化您的資料工作流程！

 

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