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ConnectorX : l’arme secrète de Python pour l’ingestion rapide de données

💡 Ressources utiles :
👉Télécharger le code source ici : https://github.com/Rostaing/connector...
📘 Documentation officielle :
https://sfu-db.github.io/connector-x/...
https://pypi.org/project/connectorx/

Vous chargez encore vos données avec pandas.read_sql… en attendant que ça finisse ?
Il est peut-être temps de changer d’arme.

Dans cette vidéo, on découvre ConnectorX, un outil ultra-performant pour ingérer des données depuis vos bases SQL (PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Snowflake, Redshift, etc.) directement dans Python, jusqu’à 21x plus rapide et 3x moins gourmand en mémoire que les solutions habituelles.

Test réalisé sur un dataset TPC-H 10x (≈ 8,6 Go) avec 4 cœurs :
Résultat → ConnectorX explose Pandas en vitesse et en consommation RAM.

Si vous travaillez en data engineering, data science ou analytics, ce truc va clairement changer votre workflow.

On va voir :
Pourquoi connectorx.read_sql est aussi rapide
Comment l’installer et l’utiliser en 3 lignes
Comparaison de performance réelle
Quand l’utiliser plutôt que Pandas

Spoiler : votre pipeline va vous dire merci.

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