{"id":2963,"date":"2021-03-08T01:59:31","date_gmt":"2021-03-08T09:59:31","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gudusoft.com\/?page_id=2963"},"modified":"2026-07-11T23:44:30","modified_gmt":"2026-07-12T07:44:30","slug":"python-data-lineage","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/python-datenherkunft\/","title":{"rendered":"Die Ermittlung der Datenherkunft war noch nie so einfach"},"content":{"rendered":"<h3>Python-Datenherkunft (Gudu SQLFlow Lite-Version f\u00fcr Python)<\/h3>\n<p>Das Python Data Lineage-Paket (auch bekannt als Gudu SQLFlow Lite-Version f\u00fcr Python) ist ein Toolset zur Analyse von SQL-Anweisungen und gespeicherten Prozeduren verschiedener Datenbanken, um komplexe <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Data_lineage\">Datenherkunft<\/a>\u00a0 Beziehungen und visualisieren Sie sie.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/sqlparser\/python_data_lineage\" rel=\"nofollow\">Gudu SQLFlow Lite-Version f\u00fcr Python<\/a> Erm\u00f6glicht Python-Entwicklern die schnelle Integration von Datenherkunftsanalyse- und Visualisierungsfunktionen in ihre eigenen Python-Anwendungen. Datenwissenschaftler k\u00f6nnen die Funktion auch in ihrer t\u00e4glichen Arbeit nutzen, um die Datenherkunft anhand komplexer SQL-Skripte, die \u00fcblicherweise in ETL-Jobs zur Datentransformation auf einer riesigen Datenplattform verwendet werden, schnell zu ermitteln.<\/p>\n<p>Die Gudu SQLFlow Lite-Version f\u00fcr Python ist f\u00fcr die nicht-kommerzielle Nutzung kostenlos und kann komplexe SQL-Anweisungen mit einer L\u00e4nge von bis zu 10 KB verarbeiten, einschlie\u00dflich der Unterst\u00fctzung gespeicherter Prozeduren. Sie unterst\u00fctzt SQL-Dialekte von mehr als 20 gro\u00dfen Datenbankanbietern wie Oracle, DB2, Snowflake, Redshift, Postgres usw.<\/p>\n<p>Die Gudu SQLFlow Lite-Version f\u00fcr Python enth\u00e4lt <a href=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/sqlflow-java-library-2\/\">eine Java-Bibliothek<\/a> zur Analyse komplexer SQL-Anweisungen und gespeicherter Prozeduren zum Abrufen von Datenherkunftsbeziehungen, <a href=\"https:\/\/github.com\/sqlparser\/python_data_lineage\/blob\/main\/dlineage.py\">eine Python-Datei<\/a> das jpype verwendet, um die APIs in der Java-Bibliothek aufzurufen, und <a href=\"https:\/\/docs.gudusoft.com\/4.-sqlflow-widget\/get-started\">eine JavaScript-Bibliothek<\/a> zur Visualisierung von Datenherkunftsbeziehungen.<\/p>\n<p>Die Gudu SQLFlow Lite-Version f\u00fcr Python kann auch automatisch Tabellen- und Spaltenbeschr\u00e4nkungen sowie Beziehungen zwischen Tabellen und Feldern extrahieren aus <a href=\"https:\/\/docs.gudusoft.com\/6.-sqlflow-ingester\/introduction\">Aus der Datenbank exportierte DDL-Skripte <\/a>und erstellen Sie ein ER-Diagramm.<\/p>\n\n\n\n\n<h3>Datenherkunft automatisch visualisieren<\/h3>\n\n\n\n<div>Durch Ausf\u00fchren dieses Befehls:<\/div>\n<div><\/div>\n\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>python dlineage.py \/t oracle \/f test.sql \/graph<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Wir k\u00f6nnen die in der folgenden Oracle SQL-Anweisung enthaltenen Datenherkunftsbeziehungen automatisch abrufen.<\/p>\n\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>CREATE VIEW vsal AS SELECT a.deptno &quot;Department&quot;, a.num_emp \/ b.total_count &quot;Employees&quot;, a.sal_sum \/ b.total_sal &quot;Salary&quot; FROM (SELECT deptno, Count() num_emp, SUM(sal) sal_sum FROM scott.emp WHERE city = &#039;NYC&#039; GROUP BY deptno) a, (SELECT Count() total_count, SUM(sal) total_sal FROM scott.emp WHERE city = &#039;NYC&#039;) b ; INSERT ALL WHEN ottl &lt; 100000 THEN INTO small_orders VALUES(oid, ottl, sid, cid) WHEN ottl &gt; 100000 and ottl &lt; 200000 THEN INTO medium_orders VALUES(oid, ottl, sid, cid) WHEN ottl &gt; 200000 THEN into large_orders VALUES(oid, ottl, sid, cid) WHEN ottl &gt; 290000 THEN INTO special_orders SELECT o.order_id oid, o.customer_id cid, o.order_total ottl, o.sales_rep_id sid, c.credit_limit cl, c.cust_email cem FROM orders o, customers c WHERE o.customer_id = c.customer_id;<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Und visualisieren Sie es so:<\/p>\n\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/oracle_data_lineage-1024x719.png\" alt=\"\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h3>Funktionen des Python-Datenherkunftspakets:<\/h3>\n\n\n\n<ul>\n<li>Generieren Sie interaktive Visualisierungen der Datenherkunft<\/li>\n\n\n<li>Erstellen Sie eine Datenherkunft in JSON\/CSV\/GRAPHML<\/li>\n\n\n<li>Unterst\u00fctzt SQL von mehr als 20 gro\u00dfen Datenbankanbietern<\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 style=\"text-align: center;\">So funktioniert das Python-Datenherkunftstool<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.gudusoft.com\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/python-data-lineage-overview-e1615281779694.png\" alt=\"\" \/><\/figure>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p>Jetzt sind alle oben genannten Komponenten in einem einzigen Repository auf GitHub zusammengefasst und Sie erhalten es kostenlos, indem Sie es einfach klonen.<\/p>\n\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>git clone https:\/\/github.com\/sqlparser\/python_data_lineage.git<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>\u2013 Es ist keine Datenbankverbindung erforderlich.<br \/>\n\u2013 Es ist keine Internetverbindung erforderlich.<\/p>\n<p>Sie ben\u00f6tigen nur ein JDK und einen Python-Interpreter, um dieses Python-Datenherkunftspaket lokal auszuf\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/github.com\/sqlparser\/python_data_lineage\">Gehen Sie jetzt zum GitHub-Repo<\/a><\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Python Data Lineage (Gudu SQLFlow Lite version for python) Python data lineage package (aka Gudu SQLFlow Lite version for python) is a tool set used to analyze SQL statements and stored procedures of various databases to obtain complex data lineage\u00a0 relationships and visualize them. Gudu SQLFlow Lite version for python allows Python developers to quickly integrate data lineage analysis and visualization capabilities into their own Python applications. It can also be used in daily work by data scientists to quickly discover data lineage from complex SQL scripts that usually used in ETL jobs do the data transform in a huge\u2026<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":[],"blocksy_meta":{"styles_descriptor":{"styles":{"desktop":"","tablet":"","mobile":""},"google_fonts":[],"version":5}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2963"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2963"}],"version-history":[{"count":45,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2963\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6663,"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2963\/revisions\/6663"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.gudusoft.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2963"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}