Datenpipelines mit Python – was ich nach einem Jahr gelernt hab
Vor einem Jahr hab ich angefangen Python produktiv für Datenpipelines einzusetzen. Was seitdem passiert ist: einiges hat gut funktioniert, einiges hat mich um 3 Uhr nachts aufgeweckt, und ich hab mehr über meine Annahmen gelernt als über Python selbst.
Was gut funktioniert hat
pathlib ist wunderbar. Kein String-Concatenating für Pfade mehr, keine os.path.join()-Kaskaden. Einfach Path('/data') / 'input' / 'datei.csv' und fertig. Lesbar, plattformunabhängig, gut.
pandas ist mächtig. Zu mächtig manchmal – man verführt sich leicht dazu jeden Datensatz als DataFrame zu behandeln auch wenn ein simples Dict reicht. Für wirklich tabellarische Daten mit Transformationen: unverzichtbar. Für alles andere: oft Overhead.
Was mich um 3 Uhr nachts aufgeweckt hat
Externe Datenquellen die nicht so liefern wie erwartet. APIs die gelegentlich leere Felder zurückgeben statt None. CSVs mit inkonsistenter Encodierung. Timestamps in drei verschiedenen Formaten im gleichen File.
Die Lektion: Fehlerbehandlung gehört von Anfang an rein, nicht nachträglich. Und zwar nicht nur try/except um den ganzen Block, sondern spezifische Behandlung pro Fehlertyp mit sinnvollem Logging. Wenn eine Pipeline um 3 Uhr nachts schweigend stirbt weil ein Feld None war, findet man das nicht vor 9 Uhr morgens.
Fazit
Python für Datenpipelines: klare Empfehlung. Das Ökosystem ist gut, die Bibliotheken sind ausgereift, und es macht Spaß. Nur die Fehlerbehandlung früh einplanen. Nicht nachträglich.
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