บทความ IT เจ๋งๆ
10 Python Libraries ที่ช่วยให้การแปลง Data Format ทำได้ง่ายขึ้น
22-ม.ค.-26
คัมภีร์เทพ IT
ในงานพัฒนาระบบจริง Data มักจะมาในหลากหลายรูปแบบ ทั้ง CSV, JSON, XML, Parquet ไปจนถึง Binary และไฟล์เฉพาะทางอื่น ๆ การแปลง Data เป็น Format ต่าง ๆ จึงเป็นสิ่งที่ Developer หลีกเลี่ยงได้ยาก บทความนี้จึงได้รวบรวม 10 Python Libraries ที่ช่วยให้การแปลง Data Format ทำได้ง่ายขึ้น ซึ่งคุณสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในงานจริงได้
1. Pandas (แต่ต้องใช้ให้ถูกทาง)
CSV ↔ Excel ↔ JSON ↔ Parquet ↔ SQL
เชื่อว่า Developers ทุกคนคงจะรู้จัก Pandas แต่มีน้อยคนที่จะใช้งานมันเป็น “เครื่องมือแปลง Data แบบอเนกประสงค์”
ทำไมมันถึงสำคัญ:
Pandas มีการรองรับ I/O มากกว่า 20 Formats และพวกมันส่วนใหญ่ก็สามารถใช้ได้ภายในคำสั่งเดียว
ภายใน Pandas จะทำการแปลง Data ทั้งหมดให้อยู่ในรูปแบบ DataFrame ซึ่งทำหน้าที่เป็นตัวกลางสำหรับการแปลง Data ระหว่าง Formats ต่างๆ
Pro Tip:
ถ้าคุณต้องแปลง Datasets ขนาดใหญ่ ให้ใช้ chunksize= ซึ่ง Pandas เองก็สามารถ Stream Data ได้ดีกว่าที่หลายคนคิดไว้มาก
2. PyArrow
CSV ↔ Parquet ↔ Feather ↔ Arrow (Zero-Copy)
ถ้า Pandas เปรียบเหมือน มีดพกแบบ Swiss Army เจ้า PyArrow ก็เปรียบเหมือน เครื่องตัดเลเซอร์
ทำไมถึงสำคัญ:
Arrow ใช้ Columnar Memory Format ที่ออกแบบมาเพื่อลด Serialization Overhead ทำให้การแปลง Data มีประสิทธิภาพสูง นั่นหมายถึง การแปลง Data ทำได้เร็วมาก โดยเฉพาะงานด้าน Analytics
ข้อมูลเพิ่มเติม:
Apache Arrow ถูกใช้ภายใน Pandas, Spark, DuckDB และ Polars หากข้อมูลถูกประมวลผลอย่างรวดเร็ว Arrow ก็มักจะมีส่วนเกี่ยวข้อง
3. Polars
CSV ↔ Parquet ↔ IPC ↔ JSON
Polars อาจดูเหมือน Pandas ในช่วงแรก แต่เมื่อใช้งานจริงจะพบว่า มันเร็วกว่า, เข้มงวดกับข้อมูลมากกว่า(ในทางที่ดี) และไม่ยอมปล่อยให้ข้อผิดพลาดหลุดรอดไปง่ายๆ
ทำไมถึงสำคัญ:
Polars ถูกสร้างขึ้นบน Rust และ Arrow นั่นหมายถึง ประสิทธิภาพที่คาดการณ์ได้ ไม่มีการแปลงประเภทของ Data โดยไม่แจ้งให้ทราบล่วงหน้า และลดเหตุการณ์ที่ว่า “ทำไมตรงนี้ถึงกลายเป็น NaN?”
ถ้าให้ความสำคัญกับทั้งความถูกต้องและความเร็ว ถือว่า Polars คือผู้ชนะอย่างชัดเจน
4. xmltodict
XML ↔ Python dict ↔ JSON
XML เปรียบเสมือน แมลงสาบในโลกของ Data Format นั่นคือ มันไม่ยอมตายง่ายๆ
ทำไมถึงสำคัญ:
Library นี้แปลง XML ให้กลายเป็น Python Dictionary ปกติ ไม่ต้องเขียน Code ที่ซับซ้อนเพื่อไล่ XML เองและไม่ต้องใช้ XPath ที่ซับซ้อน
การใช้งานจริง:
Banking APIs แบบเก่า, SOAP Service ในองค์กรแบบเก่า, Datasets จากหน่วยงานภาครัฐ และใช่แล้ว ทั้งหมดนี้ยังคงใช้ XML อยู่
5. Fastavro
Avro ↔ JSON ↔ Binary
Avro เป็นที่นิยมใช้กันใน Kafka Pipeline และ Data Lake และ Debug ได้ยากมากถ้าไม่มีเครื่องมือที่เหมาะสม
Fastavro จะช่วยแปลง Records เหล่านี้ไปเป็น JSON, CSV หรือ Parquet ได้โดยตรง
ทำไมถึงสำคัญ:
Fastavro ถูกเขียนด้วยภาษา C และได้รับการปรับแต่งเพื่อความเร็ว เมื่อเทียบกันแล้ว avro Library มาตรฐานจะทำงานช้ากว่าอย่างเห็นได้ชัด
6. SoundFile
WAV ↔ FLAC ↔ AIFF ↔ NumPy
เสียงก็เป็น Data อย่างหนึ่ง ดังนั้น จึงควรปฏิบัติกับมันแบบ Data ด้วยเช่นกัน
ทำไมถึงสำคัญ:
SoundFile จะแปลงไฟล์เสียงพร้อมเปิดให้เข้าถึงข้อมูลดิบในรูป NumPy Array ซึ่งเหมาะมากสำหรับ ML Pipeline, DSP หรือการดึง Feature สำคัญ (Feature Extraction) จากข้อมูลเสียง
ข้อมูลเพิ่มเติม:
Libsndfile ซึ่งเป็น Core ของ SoundFile ถูกใช้ในเครื่องมือ Audio ระดับมืออาชีพ มันไม่ใช่แค่ Scripts เล่นๆ
7. PyPDFium2
PDF ↔ Images ↔ Text
PDFs ไม่ใช่เอกสาร แต่มันคือ ภาชนะที่บรรจุความวุ่นวายเอาไว้
ทำไมถึงสำคัญ:
Library นี้แตกต่างจาก PDF Libraries ส่วนใหญ่ เพราะมันใช้ PDFium Engine ของ Google ซึ่งมันทั้งเร็ว แม่นยำ และจัดการกับไฟล์ PDF ประหลาด ๆ ที่ Libraries อื่น ๆ ทำไม่ได้
8. msgspec
JSON ↔ MessagePack ↔ YAML ↔ Typed Objects
นี่คือหนึ่งใน Libraries ที่ถูกประเมินค่าไว้ต่ำกว่าความเป็นจริงมากที่สุดตัวหนึ่งบน PyPI
ทำไมถึงสำคัญ:
คุณจะได้ทั้ง Serialization, Validation และความเร็วใน Package เดียว มันเร็วกว่า Pydantic และ Clean กว่า Marshmallow
หากคุณกำลังสร้าง APIs หรือ Data Pipeline นี่คือ Cheat Code ชัดๆ
9. dataset
SQL ↔ JSON ↔ CSV (โดยไม่ต้องใช้ ORM ให้ยุ่งยาก)
เคยอยากย้ายข้อมูลระหว่าง Database กับไฟล์ โดยไม่ต้องเขียน SQL ไหม?
สามารถ Export เป็น CSV หรือ JSON ได้ทันที
ทำไมถึงสำคัญ:
Library นี้จะช่วยยกระดับการทำงานกับ SQL ให้อยู่ในรูป Python Dictionary โดยไม่ต้องแบกรับความซับซ้อนของ ORM เต็มรูปแบบ
มันเหมาะมากสำหรับ Scripts, Migrations และงานดึงข้อมูล (Data Extraction)
10. Pandera + Pandas
Anything ↔ Validated Anything
การแปลง Data จะไม่มีประโยชน์เลย ถ้า Data นั้น ผิดตั้งแต่ต้น
ทำไมถึงสำคัญ:
สิ่งนี้ช่วยเปลี่ยนงาน Data Engineering จากการ “หวังว่าข้อมูลจะถูกต้อง” ไปสู่ “การทำงานที่มีข้อตกลงและเงื่อนไขกำกับอย่างชัดเจน”
คุณสามารถแปลง Data พร้อมกับบังคับใช้ความถูกต้องไปด้วยพร้อมกัน
สรุป
และนี่ก็เป็น 10 Python Libraries ที่ช่วยให้การแปลง Data Format ทำได้ง่ายขึ้น ถ้าคุณเลือกใช้ Libraries ให้เหมาะกับลักษณะของ Data และงานที่ทำ ซึ่ง Python เองก็มีเครื่องมือที่พร้อมรองรับตั้งแต่งาน Script เล็ก ๆ ไปจนถึง Data Pipeline ขนาดใหญ่ การเข้าใจจุดเด่นของแต่ละ Libraries จะช่วยลดเวลาทำงาน เพิ่มความถูกต้อง และทำให้งานจัดการ Data มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ที่มา: https://python.plainenglish.io/
รับตำแหน่งงานไอทีใหม่ๆ ด้วยบริการ IT Job Alert
|
|
อัพเดทบทความจากคนวงในสายไอทีทาง LINE ก่อนใคร
อย่าลืมแอดไลน์ @techstarth เป็นเพื่อนนะคะ
|
|
บทความล่าสุด