Python library that de should know for each type of information. ✨😍
Working with the data, you will find the data that comes in many forms. Csv or parquet will have to use different methods to handle it, so come to recommend all that you have met. Or any friend found in any other way, recommend it. 😇
การทำงานกับข้อมูลในภาษา Python จำเป็นต้องเข้าใจลักษณะและรูปแบบของข้อมูลแต่ละประเภท เพื่อเลือกใช้ไลบรารีที่เหมาะสม ซึ่งแต่ละรูปแบบข้อมูลมักมีการจัดเก็บและเข้ารหัสที่แตกต่างกัน ทำให้เครื่องมือและวิธีการอ่านเขียนข้อมูลแตกต่างกันไปด้วย สำหรับไฟล์ CSV และ JSON เป็นรูปแบบข้อมูลยอดนิยมที่มีใน pandas ซึ่งสามารถอ่านและเขียนได้ง่ายโดยใช้ฟังก์ชัน built-in เช่น read_csv() และ read_json() โดยเหมาะกับการใช้กับข้อมูลขนาดไม่ใหญ่มาก ถัดมา Parquet เป็นฟอร์แมตที่ถูกออกแบบมาสำหรับจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ในรูปแบบ columnar และมีประสิทธิภาพในการอ่านเขียนสูง ไลบรารี fastparquet และ pyarrow เป็นตัวช่วยที่ได้รับความนิยมสูงใน Python สามารถอ่านและเขียนไฟล์ Parquet ได้อย่างรวดเร็วและประหยัดพื้นที่จัดเก็บ สำหรับไฟล์ Avro นั้นเหมาะสำหรับการทำงานกับข้อมูลที่ต้องการ schema definition ชัดเจน ไลบรารี avro-python3 และ fastavro ช่วยให้อ่านเขียน Avro files ได้สะดวกและรวดเร็ว นอกจากนั้นยังมี ORC (Optimized Row Columnar) ที่เป็นฟอร์แมตข้อมูลที่เน้นประสิทธิภาพและรองรับ big data โดย pyorc เป็นไลบรารีสำหรับจัดการไฟล์ ORC ใน Python Feather และ Apache Arrow เป็นไลบรารีและฟอร์แมตที่ช่วยให้การแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างภาษาและโปรแกรมรวดเร็วและง่ายดายมากขึ้น โดย pyarrow นั้นมาพร้อมฟังก์ชันการอ่านเขียน Feather สำหรับการบีบอัดและ serialization แบบต่างๆ ยังมี MessagePack (ไลบรารี msgpack) และ Protobuf ที่ถูกใช้ในงานระบบที่ต้องการประสิทธิภาพสูงและขนาดข้อมูลเล็ก การเลือกใช้ Python libraries เหล่านี้ขึ้นอยู่กับชนิดข้อมูล ขนาด และความต้องการในงาน เช่น ความเร็วในการประมวลผล หรือการรองรับ schema ช่วยให้การจัดการข้อมูลในโปรเจคต์ของคุณมีประสิทธิภาพและง่ายต่อการดูแลรักษา หากคุณกำลังเริ่มต้นอยากแนะนำให้ลองใช้งาน pandas กับ CSV และ JSON ก่อน เพราะง่ายและคุ้นเคย จากนั้นค่อยขยับไปเรียนรู้ Parquet และ Avro เมื่อข้อมูลขยายตัวและซับซ้อนขึ้น สำหรับเพื่อนๆ ที่มีไลบรารีหรือวิธีจัดการข้อมูลรูปแบบอื่นๆ สามารถแชร์ประสบการณ์หรือแนะนำกันได้นะครับ จะช่วยกันเรียนรู้ได้มากขึ้นครับ