Как мне эффективно обрабатывать потоковую передачу и обработку данных в реальном времени в Python? [закрыто] ⇐ Python

[Anonymous]

В настоящее время я работаю над проектом, который включает обработку потоковых данных в реальном времени на Python, и ищу рекомендации по наиболее эффективным методам или библиотекам, доступным для обработки таких потоков данных. Данные, с которыми я имею дело, постоянно поступают из различных источников, и мне необходимо обрабатывать их практически в реальном времени, выполнять анализ и, возможно, сохранять или визуализировать результаты.

Я изучал такие инструменты, как pandas и numpy, для манипулирования и анализа данных, но не уверен, какой подход лучше всего подходит для эффективной обработки потоковых данных. Кроме того, я рассматривал возможность использования таких библиотек, как Apache Kafka, Apache Spark или pyspark, для распределенной обработки, но я не уверен в скорости обучения и их пригодности для сценариев потоковой передачи в реальном времени.

Моя цель — внедрить масштабируемое и надежное решение, способное обрабатывать большие объемы данных без ущерба для производительности. Я был бы очень признателен за любые рекомендации, лучшие практики или примеры кода, демонстрирующие эффективные методы обработки данных в реальном времени в Python. Будь то использование существующих библиотек, реализация архитектур потоковой передачи данных или использование конкретных фреймворков Python, любая информация, которой вы поделитесь, будет чрезвычайно полезна для продвижения моего проекта. Заранее благодарим вас за помощь!