动态计算​​替代硬编码日期​​分区+索引​​双管齐下优化性能​​版本兼容​​避免函数陷阱公众号：【码农小站】

数据加载是 ETL 流程的最后一步，负责将清洗和转换后的数据写入目标系统。根据业务需求和数据量，可以选择全量加载、增量加载、批量加载或实时加载等策略。通过 Python 和pandasSQLAlchemy，可以高效地完成数据加载任务。

数据抽取是 ETL 流程的第一步，通常涉及从多种数据源（如数据库、文件、API）中提取数据。通过 Python 和相关库（如pandasSQLAlchemyrequests），可以轻松实现数据抽取任务。你可以根据实际需求扩展这个例子，比如支持增量抽取、处理异常情况等。希望这个例子对你有帮助！码农小站公众号：码农小站。

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