PythonETL是一种基于Python的数据抽取，转换和加载（ETL）框架。它提供了一种简单而强大的方法来处理数据，可以将数据从一个源传输到另一个源。PythonETL支持多种数据源，如MySQL，PostgreSQL，MongoDB，Hive等，以及多种文件格式，如JSON，CSV，Excel等。此外，PythonETL还支持多种数据处理技术，如清洗，转换，聚合等。
总之，DataX和PythonETL之间的主要区别在于：DataX是一种数据传输工具，而PythonETL是一种基于Python的数据抽取，转换和加载（ETL）框架。DataX支持多种数据库和文件格式，以及多种数据传输模式，而PythonETL支持多种数据源和文件格式，以及多种数据处理技术。
ETL，是英文Extract-Transform-Load的缩写，用来描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库，但其对象并不限于数据仓库。数据仓库是为企业所有级别的决策制定过程，提供所有类型数据支持的战略集合。它是单个数据存储，出于分析性报告和决策支持目的而创建。 为需要业务智能的企业，提供指导业务流程改进、监视时间、成本、质量以及控制。
ETL是将业务系统的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库的过程，目的是将企业中的分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，为企业的决策提供分析依据， ETL是BI（商业智能）项目重要的一个环节。
ETL所描述的过程，一般常见的作法包含ETL或是ELT（Extract-Load-Transform），并且混合使用。通常愈大量的数据、复杂的转换逻辑、目的端为较强运算能力的数据库，愈偏向使用ELT，以便运用目的端数据库的平行处理能力。
ETL（orELT）的流程可以用任何的编程语言去开发完成，由于ETL是极为复杂的过程，而手写程序不易管理，有愈来愈多的企业采用工具协助ETL的开发，并运用其内置的metadata功能来存储来源与目的的对应（mapping）以及转换规则。
工具可以提供较强大的连接功能（connectivity）来连接来源端及目的端，开发人员不用去熟悉各种相异的平台及数据的结构，亦能进行开发。当然，为了这些好处，付出的代价便是金钱。
