dlt
项目核心内容总结
dlt 是一个开源 Python 库，用于自动化从各种数据源（如 REST API、SQL 数据库、云存储等）提取数据，并将其结构化加载到目标系统（如 DuckDB、数据库等）。其核心功能包括：
- 数据处理：自动推断数据模式、处理嵌套结构、支持增量加载和模式演变。
- 灵活部署：适用于本地开发、云函数（如 AWS Lambda）、Airflow 等多种环境。
- 多源多目标：支持从 API、文件、数据库等加载数据，并兼容多种数据存储目的地。
使用方法
通过 pip install dlt 安装后，可快速构建数据管道。例如，从 chess.com API 获取数据并保存到 DuckDB：
- 创建管道对象，指定目标（如 DuckDB）和数据集名称。
- 调用 API 获取数据。
- 使用
pipeline.run()方法执行数据加载。
主要特性
- 自动化数据清洗、模式推断与类型转换。
- 支持 Python 3.9-3.14（部分功能对 3.14 为实验性）。
- 提供增量加载、版本控制及数据合同校验功能。
- 可通过 LLM 工具链扩展至 5000+ 数据源，兼容 Marimo Notebooks 可视化。
- 社区驱动，提供文档、教程及 Slack 技术交流渠道。