Chargement et Acquisition de Données
Avant toute analyse, il est essentiel de disposer de données accessibles, structurées et fiables. Ce chapitre explore les différentes stratégies pour acquérir et charger des données issues de sources variées — qu’elles soient locales, distantes ou en temps réel.
Vous y découvrirez les fondamentaux pour bâtir des pipelines robustes et adaptés à la diversité des formats et des architectures de données que l’on rencontre dans les environnements professionnels.
Ce que vous allez apprendre dans ce chapitre :
Lecture de fichiers courants
- Lire un fichier CSV : Utilisez pandas pour lire des fichiers CSV en définissant le séparateur, l’encodage ou les colonnes à utiliser.
- Lire un fichier JSON : Chargez des fichiers JSON structurés ou imbriqués grâce à pandas ou la bibliothèque json.
- Lire un fichier Excel : Exploitez des fichiers .xlsx ou .xls à l’aide de pandas, openpyxl ou xlrd selon les versions.
- Lire un fichier Parquet : Lisez des fichiers Parquet (colonnes compressées) avec pandas ou pyarrow pour une performance optimale.
- Lire un fichier XML: Analysez des fichiers XML avec ElementTree, lxml ou pandas pour en extraire des tableaux structurés.
Connexion à une base de données
- Connexion à une base SQL : Apprenez à vous connecter à des bases de données relationnelles (MySQL, PostgreSQL, etc.) via des bibliothèques comme
pymysql
oupsycopg2
. - Connexion à une base NoSQL : Explorez les connexions avec des bases non relationnelles comme MongoDB ou Cassandra à l’aide de bibliothèques spécialisées.
- Connexion via ORM et bibliothèques Python : Utilisez des outils comme
SQLAlchemy
ouPeewee
pour interagir avec la base de données sans écrire de requêtes SQL directes. - Sécurisation de la connexion : Assurez la sécurité des connexions en utilisant des techniques comme le chiffrement des mots de passe et les variables d’environnement pour stocker les informations sensibles.
Web Scraping
- Scraper une page web avec BeautifulSoup : Utilisez BeautifulSoup pour extraire des données HTML en naviguant dans le DOM d’une page web.
- Scraper une page web avec Scrapy : Développez des crawlers avec Scrapy pour extraire de manière structurée des informations à grande échelle depuis plusieurs pages.
- Récupérer des données avec Selenium : Utilisez Selenium pour automatiser la navigation sur des pages dynamiques générées par JavaScript.
- Gérer les requêtes HTTP avec Requests : Envoyez des requêtes HTTP et gérez les réponses pour accéder aux données sur des sites web.
- Gérer les headers et user-agents pour éviter les blocages : Modifiez les headers HTTP et user-agents pour contourner les protections anti-scraping des sites.
- Extraire des données d’une API avec JSON : Interagissez avec des APIs RESTful et récupérez des données en format JSON pour les analyser ou les exploiter.
APIs et Services Web
Acquisition de données en temps réel
- Utilisation de Kafka pour le streaming de données : Découvrez comment Kafka permet de gérer des flux de données en temps réel avec une haute scalabilité et une faible latence.
- Utilisation de MQTT pour l’IoT et les flux de données : Apprenez à utiliser le protocole MQTT pour la transmission de données en temps réel dans des applications IoT.
- Utilisation des WebSockets pour la communication en temps réel : Implémentez des WebSockets pour établir des connexions bidirectionnelles et en temps réel entre le serveur et le client.
💡 Des données bien chargées, c’est déjà la moitié du travail d’analyse accompli.