Luigi
Overview
Luigi, c'est le framework Python d'orchestration de workflows développé par Spotify qui pense que la simplicité, c'est important. Tu utilises des tâches Python pour définir et exécuter des pipelines de données. Approche basée sur des tâches Python (Tasks), scheduler simple, exécution fiable avec dépendances. Si tu bosses avec des pipelines data Python et que tu veux quelque chose de simple, c'est un bon choix.
Luigi se distingue par sa simplicité (pas besoin de devenir expert), son approche Python-native (tu définis tout en Python), son scheduler simple (ça fait le job), et son rôle de standard pour l'orchestration de workflows data Python.
Informations essentielles
| Propriété | Valeur |
|---|---|
| Site officiel | https://github.com/spotify/luigi |
| Licence | Apache 2.0 |
| Nationalité | Suède (Spotify) |
| Langage | Python |
| Licence | Apache 2.0 |
| Écosystème | Data engineering, ETL, Python |
| Difficulté | Intermédiaire |
Cas d'usage typiques
- Pipelines data Python simples
- Workflows ETL Python
- Tâches de data engineering
- Orchestration de workflows Python
- Pipelines nécessitant approche simple
- Workflows data avec dépendances
Intégrations et écosystème
- Intégration Python native
- Compatible avec les outils data (Pandas, etc.)
- Intégration avec les services cloud
- Compatible avec les bases de données
- Support des conteneurs
- Intégration avec les outils de monitoring
Avantages
- Simple et flexible : pas besoin de devenir expert, tu commences rapidement
- Approche Python-native : tu définis tout en Python, c'est simple et puissant
- Scheduler simple : ça fait le job, pas besoin de complexité inutile
- Adapté aux pipelines data Python : fait pour les pipelines data, ETL, data engineering
- Communauté active : tu ne seras pas seul, il y a plein de ressources
- Documentation complète : tout est documenté, tu trouves ce que tu cherches
Limites
- Focus uniquement sur Python : si tu ne bosses pas en Python, ce n'est pas pour toi
- Moins de fonctionnalités qu'Airflow : mais c'est plus simple, c'est le compromis
- Scheduler moins robuste qu'Airflow : mais pour la plupart des cas, c'est largement suffisant
- Moins adapté aux workflows très complexes : si tu veux faire des trucs très complexes, Airflow est mieux
- Moins mature qu'Airflow : mais ça évolue, et c'est plus simple
Ressources
- Documentation Luigi : https://luigi.readthedocs.io/
- GitHub : https://github.com/spotify/luigi