{"id":193506,"date":"2024-03-27T10:12:00","date_gmt":"2024-03-27T09:12:00","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=193506"},"modified":"2026-02-06T05:58:24","modified_gmt":"2026-02-06T04:58:24","slug":"alles-was-du-ueber-python-fugue-wissen-musst","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/alles-was-du-ueber-python-fugue-wissen-musst","title":{"rendered":"Alles, was du \u00fcber Python Fugue wissen musst"},"content":{"rendered":"<style>\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><p><strong>Die kontinuierliche Weiterentwicklung der Datenverarbeitungstechnologien hat zur Entstehung innovativer L\u00f6sungen gef\u00fchrt, die die Komplexit\u00e4t, die mit der Verwaltung und Analyse gro\u00dfer Datens\u00e4tze einhergeht, vereinfachen sollen. Unter diesen Innovationen zeichnet sich Python Fugue als leistungsstarke Bibliothek aus, die es Datenwissenschaftlern und Ingenieuren erm\u00f6glicht, Anwendungen f\u00fcr verteiltes Rechnen intuitiver und effizienter zu entwickeln.<\/strong><\/p>\t\t\n\t\t<p>Der Hauptansatz von <strong>Python Fugue<\/strong> ist es, einmal geschriebenen Code zu f\u00f6rdern, der \u00fcberall ohne \u00c4nderungen ausgef\u00fchrt werden kann, unabh\u00e4ngig von der gew\u00e4hlten Plattform f\u00fcr verteiltes Rechnen.<\/p><p>Dies wird durch seine <strong>API erm\u00f6glicht,<\/strong> die die Besonderheiten jeder Ausf\u00fchrungsmaschine abstrahiert und so den Nutzern eine beispiellose Flexibilit\u00e4t und Portabilit\u00e4t ihrer Anwendungen erm\u00f6glicht.<\/p><p>Durch den Einsatz von Fugue k\u00f6nnen Entwickler <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/pandas-read_sql-sql-sprache-mit-dieser-bibliothek-lesen\">Pandas-Skripte<\/a> leicht in gro\u00df angelegte verteilte Aufgaben umwandeln und so die Leistung und Effizienz optimieren, ohne dass sie tiefgehendes Fachwissen \u00fcber die verschiedenen Systeme f\u00fcr verteiltes Rechnen ben\u00f6tigen.<\/p>\t\t\n\t\t\t\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Alles \u00fcber Python Fugue lernen<\/a><\/div><\/div>\n\n\t\t\t<h3>Eigenschaften von Fugue<\/h3>\t\t\n\t\t<p>Die Einf\u00fchrung von <strong>Python Fugue<\/strong> im Bereich der <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/csv-comma-separated-values-alles-ueber-dieses-zeitlose-format-fuer-tabellarische-dateien\">Datenverarbeitung<\/a> stellt aufgrund seiner einzigartigen Merkmale einen bedeutenden Wendepunkt dar. In der folgenden Tabelle sind die wichtigsten Merkmale von Fugue im Detail aufgef\u00fchrt.<\/p>\t\t\n\t\t\t<style>\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/03\/image1-2.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<h4>Abstraktion ohne Server<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Fugue erm\u00f6glicht es, Anwendungen f\u00fcr verteiltes Rechnen zu schreiben, ohne sich um den Server oder die zugrunde liegende Laufzeitumgebung k\u00fcmmern zu m\u00fcssen. Das bedeutet, dass der f\u00fcr Fugue geschriebene Code auf verschiedenen Engines wie Spark, Dask oder lokal unver\u00e4ndert ausgef\u00fchrt werden kann.<\/p>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/03\/image6-2.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<h4>Intuitive Schnittstelle<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Seine Benutzeroberfl\u00e4che ist so gestaltet, dass sie f\u00fcr Benutzer von Pandas und Spark intuitiv zu bedienen ist und einen reibungslosen \u00dcbergang zum verteilten Rechnen erm\u00f6glicht, ohne dass eine steile Lernkurve erforderlich ist.<\/p>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/03\/image3-2.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<h4>Unterst\u00fctzung f\u00fcr mehrere Runtime-Engines<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Fugue ist mit einer Vielzahl von Laufzeitmaschinen kompatibel und bietet den Nutzern die Flexibilit\u00e4t, die Umgebung zu w\u00e4hlen, die ihren spezifischen Bed\u00fcrfnissen am besten entspricht, sei es in Bezug auf Leistung, Kosten oder andere Kriterien.<\/p>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/03\/image8.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<h4>Unabh\u00e4ngigkeit der Sprache<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Obwohl Fugue in Python entwickelt wurde, erm\u00f6glicht es die Integration von Funktionen, die in anderen Sprachen wie SQL geschrieben wurden, und erh\u00f6ht so die Vielseitigkeit und Leistungsf\u00e4higkeit der entwickelten Anwendungen.<\/p>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/03\/image7.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<h4>Erweitern und Anpassen<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Fugue stellt eine Reihe von Erweiterungen und Plug-ins zur Verf\u00fcgung, mit denen die Nutzer die Funktionen anpassen und erweitern k\u00f6nnen.<\/p>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/03\/image2-2.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<h4>Optimierung der Leistung<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Durch seine F\u00e4higkeit, Details auf niedriger Ebene zu abstrahieren, optimiert Fugue automatisch Aufgaben f\u00fcr die gew\u00e4hlte Ausf\u00fchrungsmaschine und verbessert so die Leistung ohne zus\u00e4tzlichen Aufwand f\u00fcr den Entwickler.<\/p>\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/liora.io\/app\/uploads\/2024\/03\/image4-2.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\">\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<h4>Einfache Migration<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Die Migration von bestehenden Datenverarbeitungsskripten in eine verteilte Rechenumgebung wird erleichtert, was den Zeit- und Ressourcenaufwand f\u00fcr die Anpassung von Anwendungen in gro\u00dfem Ma\u00dfstab deutlich verringert.<\/p>\t\t\n\t\t\t<h3>Beispiel f\u00fcr die Verwendung von Fugue<\/h3>\t\t\n\t\t<p>Lasst uns ein praktisches Beispiel behandeln, das die Verwendung von Fugue zum Aufbau und Einsatz eines einfachen <a href=\"https:\/\/liora.io\/de\/tpot-alles-ueber-diese-python-bibliothek-fuer-machine-learning\">Machine-Learning-Modells<\/a> auf verschiedenen Laufzeitmaschinen illustriert. Dieses Beispiel zeigt die Vielseitigkeit von Fugue, indem es den Nutzern erm\u00f6glicht, denselben ML-Code ohne wesentliche \u00c4nderungen auf lokalen, Spark- oder Dask-Umgebungen auszuf\u00fchren.<\/p>\t\t\n\t\t\t\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Python Fugue beherrschen<\/a><\/div><\/div>\n\n\t\t\t<h4>1. Erstellung eines fiktiven Datasets<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Beginnen wir mit der Erstellung eines einfachen Pandas DataFrame, um einen Datensatz mit Wohnungspreisen zu simulieren, mit Merkmalen wie der Gr\u00f6\u00dfe der Wohnung (in Quadratmetern), der Entfernung zum Stadtzentrum (in Kilometern) und dem Preis der Wohnung.<\/p>\t\t\n\t\t\t<pre data-line=\"\">\t\t\t\t<code readonly=\"true\">\n\t\t\t\t\t<xmp>import pandas as pd\n# Cr\u00e9ation d'un DataFrame d'exemple\ndata = {\n    \"size\": [50, 60, 70, 80, 90],\n    \"distance\": [5, 3, 2, 8, 7],\n    \"price\": [250000, 270000, 290000, 200000, 230000]\n}\ndf = pd.DataFrame(data)<\/xmp>\n\t\t\t\t<\/code>\n\t\t\t<\/pre>\n\t\t\t<h4>2. Vorbereitung der Daten und Training des Modells<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Definiere nun eine Funktion, die den DataFrame als Eingabe nimmt, die Daten f\u00fcr das Training vorbereitet, ein einfaches lineares Regressionsmodell trainiert und die Koeffizienten des Modells zur\u00fcckgibt.<\/p>\t\t\n\t\t\t<pre data-line=\"\">\t\t\t\t<code readonly=\"true\">\n\t\t\t\t\t<xmp>from sklearn.model_selection import train_test_split\nfrom sklearn.linear_model import LinearRegression\ndef train_model(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:\n    X = df[[\"size\", \"distance\"]]\n    y = df[\"price\"]\n    # Division des donn\u00e9es en ensemble d'entra\u00eenement et de test\n    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)\n    # Entra\u00eenement du mod\u00e8le de r\u00e9gression lin\u00e9aire\n    model = LinearRegression()\n    model.fit(X_train, y_train)\n    # On retourne les coefficients du mod\u00e8le\n    return pd.DataFrame({\n        \"coef\": [\"intercept\", \"size\", \"distance\"],\n        \"value\": [model.intercept_, *modele.coef_]\n    })\n<\/xmp>\n\t\t\t\t<\/code>\n\t\t\t<\/pre>\n\t\t\t<h4>3. Ausf\u00fchrung auf verschiedenen Motoren mit Fugue<\/h4>\t\t\n\t\t<p>Mit<strong> Python Fugue<\/strong> werden wir nun die Modelltrainingsfunktion auf verschiedenen Laufzeitmaschinen ausf\u00fchren, ohne den Code zu \u00e4ndern.<\/p>\t\t\n\t\t\t<pre data-line=\"\">\t\t\t\t<code readonly=\"true\">\n\t\t\t\t\t<xmp>from fugue import FugueWorkflow\n# Ex\u00e9cution sur Spark\n# Il est possible d\u2019indiquer un autre moteur d\u2019ex\u00e9cution comme Dask ou Ray.\n# S\u2019il n\u2019est pas indiqu\u00e9, l\u2019ex\u00e9cution se fera en local\nwith FugueWorkflow(engine=\u201dspark\u201d) as dag:\n    df_initial = dag.df(df)\n    results = df_initial.transform(train_model)\n    results.show()<\/xmp>\n\t\t\t\t<\/code>\n\t\t\t<\/pre>\n\t\t<p>Dieses Beispiel zeigt, wie Fugue den Prozess des Aufbaus und Einsatzes von Machine-Learning-Modellen auf verschiedenen Rechenumgebungen vereinfacht.<\/p>\t\t\n\t\t\t<h3>Fazit<\/h3>\t\t\n\t\t<p><strong>Python Fugue<\/strong> erweist sich als leistungsstarkes und vielseitiges Werkzeug f\u00fcr die Manipulation und Analyse gro\u00dfer Datenmengen sowie f\u00fcr die Entwicklung und den Einsatz von <strong>Machine-Learning-Modellen.<\/strong><\/p><p>Dank seiner F\u00e4higkeit, die Komplexit\u00e4t der verschiedenen Ausf\u00fchrungsmaschinen zu abstrahieren, erm\u00f6glicht es Data Scientists und Entwicklern, sich voll und ganz auf die L\u00f6sung von <strong>Gesch\u00e4ftsproblemen<\/strong> zu konzentrieren, ohne sich von den technischen Details der zugrunde liegenden Infrastruktur behindern zu lassen.<\/p><p>Fugue positioniert sich also nicht nur als technischer Erm\u00f6glicher, sondern auch als<strong> Katalysator f\u00fcr Innovationen<\/strong>, indem es M\u00f6glichkeiten er\u00f6ffnet, die zuvor aufgrund der technischen Komplexit\u00e4t nicht zug\u00e4nglich waren. Indem Fugue verteiltes Rechnen zug\u00e4nglich und verwaltbar macht, f\u00f6rdert es Experimente, Zusammenarbeit und Effizienz bei der Entwicklung von Datenl\u00f6sungen.<\/p>\t\t\n\t\t\t\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\"><div class=\"wp-block-button \"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button \" href=\"https:\/\/liora.io\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">Python Fugue lernen<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die kontinuierliche Weiterentwicklung der Datenverarbeitungstechnologien hat zur Entstehung innovativer L\u00f6sungen gef\u00fchrt, die die Komplexit\u00e4t, die mit der Verwaltung und Analyse gro\u00dfer Datens\u00e4tze einhergeht, vereinfachen sollen. 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