COOL IT IDEAS AND STUFF

See the original english version Click here!

 

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

• 8 Dev Tools ใกล้ตัว ที่ Developer อาจยังไม่ค่อยได้ใช้จริงจัง
• 10 ทริค JavaScript สำหรับเขียน Code ให้เร็วและ Clean ยิ่งขึ้น
• 10 เทคนิค Browser DevTools ที่ Frontend Developer ควรรู้ไว้