Вот список популярных Python библиотек для ETL (Extract, Transform, Load) процессов. Вы сможете обрабатывать тысячи записей базы данных. Раньше я использовал постгрес и делал выборку из базы средствами PHP. Мои свежие данные в большом объеме было трудно обрабатывать. Эта задача хорошо нагружала процессор. Я тогда и не знал, что можно использовать питон с классными библиотеками. Когда мои скрипты работали, я не видел что происходит. Только после завершения работы я проверял таблицы.

Такие инструменты как Apache Airflow помогают визуализировать процесс.

1. Pandas - библиотека для работы с данными, предоставляет функции для извлечения, преобразования и загрузки данных в различные форматы.
2. Dask - библиотека для обработки больших данных, позволяет выполнять ETL с использованием параллельных и распределенных вычислений.
3. Apache Airflow - платформа для автоматизации рабочих процессов, в том числе ETL процессов, с возможностью планирования и мониторинга.
4. Luigi - фреймворк для построения сложных пайплайнов обработки данных, позволяющий организовывать ETL задачи.
5. Bonobo - простая в использовании библиотека для ETL задач, с акцентом на простоту и производительность.
6. Petl - библиотека, специализирующаяся на извлечении, преобразовании и загрузке данных из различных источников.
7. PySpark - Python API для Apache Spark, которая помогает обрабатывать большие объемы данных и выполнять ETL.
8. Data Pipeline - библиотека для построения и выполнения ETL-пайплайнов с использованием графов.
9. Kedro - фреймворк для создания воспроизводимых и масштабируемых проектов в области обработки данных.
10. Kite - инструмент для создания ETL процессов без глубоких знаний программирования.
11. Great Expectations - библиотека для тестирования и документирования данных, которая может быть полезна на этапе преобразования и загрузки.