ODSC在Medium上发布了一篇名为《The 30 Most Useful Python Libraries for Data Engineering》的文章，详细介绍了数据工程领域30个最实用的Python库。这些库涵盖了数据工作流和管道库、数据分析库、云库、数据和大数据库、数据解析和ETL库、机器学习和深度学习库、环境、部署和分发库以及实用库等多个方面，为数据工程师提供了全面的Python工具箱。
数据工作流和管道库包括apache-airflow、luigi、prefect、kafka-python和kombu等，这些库主要用于执行和管理任务，批处理作业，以及编排数据管道。
数据分析库主要有pandas和pyarrow，这两个库非常适合处理小型和中型数据集，进行数据分析和数据操作。
云库包括boto3、google-API-core和Azure-core等，这些库可以帮助数据工程师编写软件，利用Amazon、Google和Azure等云服务提供商的服务。
数据和大数据库主要有google-cloud-bigquery、grpcio、SQLAlchemy、redis-py和pyspark等，这些库可以帮助数据工程师处理大量数据，进行实时处理或大数据分析。
数据解析和ETL库主要有beautifulsoup4，这个库可以轻松地从网页中提取信息。
机器学习和深度学习库包括scikit-learn、TensorFlow和Keras、PyTorch等，这些库可以帮助数据工程师快速构建和训练机器学习模型。
环境、部署和分发库主要有Docker和Kubernetes、Dask、Ray、Ansible、python-jenkins和jenkinsapi等，这些库可以帮助数据工程师在云上部署和管理应用，进行资源管理和任务调度。
实用库包括psutil、urllib3、python-dateutil、pyyaml、pyparsing等，这些库提供了一些实用的功能，如系统监控、配置管理、日期和时间操作、数据序列化等。
以上这些Python库为数据工程师提供了强大的工具，帮助他们更有效地处理和分析数据，构建和管理数据工作流，以及部署和管理应用。对于希望深入了解数据工程的读者，这些库都是值得了解和学习的重要工具。
更多相关资料，请访问原文链接：The 30 Most Useful Python Libraries for Data Engineering