在Python中利用Into包整洁地进行数据迁移的教程

发表于 5年以前  | 总阅读数:367 次

动机

我们花费大量的时间将数据从普通的交换格式(比如CSV),迁移到像数组、数据库或者二进制存储等高效的计算格式。更糟糕的是,许多人没有将数据迁移到高效的格式,因为他们不知道怎么(或者不能)为他们的工具管理特定的迁移方法。

你所选择的数据格式很重要,它会强烈地影响程序性能(经验规律表明会有10倍的差距),以及那些轻易使用和理解你数据的人。

当提倡Blaze项目时,我经常说:"Blaze能帮助你查询各种格式的数据。"这实际上是假设你能够将数据转换成指定的格式。

进入into项目

into函数能在各种数据格式之间高效的迁移数据。这里的数据格式既包括内存中的数据结构,比如:

列表、集合、元组、迭代器、numpy中的ndarray、pandas中的DataFrame、dynd中的array,以及上述各类的流式序列。

也包括存在于Python程序之外的持久化数据,比如:

CSV、JSON、行定界的JSON,以及以上各类的远程版本

HDF5 (标准格式与Pandas格式皆可)、 BColz、 SAS、 SQL 数据库 ( SQLAlchemy支持的皆可)、 Mongo

into项目能在上述数据格式的任意两个格式之间高效的迁移数据,其原理是利用一个成对转换的网络(该文章底部有直观的解释)。

如何使用它

into函数有两个参数:source和target。它将数据从source转换成target。source和target能够使用如下的格式:

Target Source Example

Object Object A particular DataFrame or list

String String 'file.csv', 'postgresql://hostname::tablename'

Type Like list or pd.DataFrame

所以,下边是对into函数的合法调用:


    >>> into(list, df) # create new list from Pandas DataFrame

    >>> into([], df) # append onto existing list

    >>> into('myfile.json', df) # Dump dataframe to line-delimited JSON

    >>> into(Iterator, 'myfiles.*.csv') # Stream through many CSV files

    >>> into('postgresql://hostname::tablename', df) # Migrate dataframe to Postgres

    >>> into('postgresql://hostname::tablename', 'myfile.*.csv') # Load CSVs to Postgres

    >>> into('myfile.json', 'postgresql://hostname::tablename') # Dump Postgres to JSON

    >>> into(pd.DataFrame, 'mongodb://hostname/db::collection') # Dump Mongo to DataFrame

Note that into is a single function. We're used to doing this with various to_csv, from_sql methods on various types. The into api is very small; Here is what you need in order to get started:

注意,into函数是一个单一的函数。虽然我们习惯于在各种类型上使用to_csv, from_sql等方法来完成这样的功能,但接口into非常简单。开始使用into函数前,你需要:


    $ pip install into

    >>> from into import into

在Github上查看into工程

实例

现在我们展示一些更深层次的相同的实例。

将Python中的list类型转换成numpy中的array类型


    >>> import numpy as np

    >>> into(np.ndarray, [1, 2, 3])

    array([1, 2, 3])

加载CSV文件,并转换成Python中的list类型


    >>> into(list, 'accounts.csv')

    [(1, 'Alice', 100),

    (2, 'Bob', 200),

    (3, 'Charlie', 300),

    (4, 'Denis', 400),

    (5, 'Edith', 500)]

将CSV文件转换成JSON格式


    >>> into('accounts.json', 'accounts.csv')

    $ head accounts.json

    {"balance": 100, "id": 1, "name": "Alice"}

    {"balance": 200, "id": 2, "name": "Bob"}

    {"balance": 300, "id": 3, "name": "Charlie"}

    {"balance": 400, "id": 4, "name": "Denis"}

    {"balance": 500, "id": 5, "name": "Edith"}

将行定界的JSON格式转换成Pandas中的DataFrame格式


    >>> import pandas as pd

    >>> into(pd.DataFrame, 'accounts.json')

    balance id name

    0 100 1 Alice

    1 200 2 Bob

    2 300 3 Charlie

    3 400 4 Denis

    4 500 5 Edith

它是如何工作的?

格式转换是有挑战性的。任意两个数据格式之间的健壮、高效的格式转换,都充满了特殊情况和奇怪的库。常见的解决方案是通过一个通用格式,例如DataFrame或流内存列表、字典等,进行格式转换。(见dat)或者通过序列化格式,例如ProtoBufThrift,进行格式转换。这些都是很好的选择,往往也是你想要的。然而有时候这样的转换是比较慢的,特别是当你在实时计算系统上转换,或面对苛刻的存储解决方案时。

2015330111948621.jpg \(419×390\)

考虑一个例子,在numpy.recarray和pandas.DataFrame之间进行数据迁移。我们可以非常快速地,适当地迁移这些数据。数据的字节不需要更改,只更改其周围的元数据即可。我们不需要将数据序列化到一个交换格式,或转换为中间的纯Python对象。

考虑从CSV文件迁移数据到一个PostgreSQL数据库。通过SQLAlchemy(注:一个Python环境下的数据库工具箱)使用Python迭代器,我们的迁移速度不太可能超过每秒2000条记录。然而使用PostgreSQL自带的CSV加载器,我们的迁移速度可以超过每秒50000条记录。花费一整晚的时间和花费一杯咖啡的时间进行数据迁移,是有很大区别的。然而这需要我们在特殊情况下,能足够灵活的使用特殊代码。

专门的两两互换工具往往比通用解决方案快一个数量级。

Into项目是那些成对地数据迁移组成的一个网络。我们利用下图展示这个网络:

2015330112051754.jpg \(690×430\)

每个节点是一种数据格式。每个定向的边是一个在两种数据格式之间转换数据的函数。into函数的一个调用,可能会遍历多个边和多个中间格式。例如,当我们将CSV文件迁移到Mongo数据库时,我们可以采取以下路径:

?将CSV文件加载到DataFrame中(利用pandas.read_csv)

?然后转换为np.recarray(利用DataFrame.to_records)

?接着转换为一个Python的迭代器类型(利用np.ndarray.tolist)

?最终转换成Mongo中的数据(利用pymongo.Collection.insert)

或者我们可以使用MongoDB自带的CSV加载器,编写一个特殊函数,用一个从CSV到Mongo的定向边缩短整个处理过程。

为了找到最有效的路线,我们利用相对成本(引入权重的ad-hoc)给这个网络的所有边赋予权重值。然后我们使用networkx找到最短路径,进而进行数据迁移。如果某个边由于某种原因失败了(引发NotImplementedError),我们可以自动重新寻找路径。这样我们的迁移方法是既高效又健壮的。

注意,我们给某些节点涂上红色。这些节点的数据量可以大于内存。当我们在两个红色节点之间进行数据迁移时(输入和输出的数据量都可能大于内存),我们限制我们的路径始终在红色子图中,以确保迁移路径中间的数据不会溢出。需要注意的一种格式是chunks(…),例如chunks(DataFrame)是一个可迭代的,在内存中的DataFrames。这个方便的元格式允许我们在大数据上使用紧凑的数据结构,例如numpy的arrays和pandas的DataFrames,同时保持在内存中数据的只有几十兆字节。

这种网络化的方法允许开发者对于特殊情况编写专门的代码,同时确信这段代码只在正确的情况下使用。这种方法允许我们利用一个独立的、可分离的方式处理一个非常复杂的问题。中央调度系统让我们保持头脑清醒。

历史

很久以前,我写过into链接到Blaze的文章,然后我立即就沉默了。这是因为旧的实现方法(网络方法之前)很难扩展或维护,也没有准备好进入其黄金期。

我很满意这个网络。意想不到的应用程序经常能够正常运行,into工程现在也准备好进入其黄金期了。Into工程可以通过conda和pip得到,而独立于Blaze。它主要的依赖为NumPy、Pandas和NetworkX,所以对于阅读我博客的大部分人来说,它算是相对轻量级的。如果你想利用一些性能更好的格式,例如HDF5,你将同样需要安装这些库(pro-tip,使用conda安装)。

如何开始使用into函数

你应该下载一个最近版本的into工程。


    $ pip install --upgrade git+https://github.com/ContinuumIO/into

    or

    $ conda install into --channel blaze

然后你可能想要通过该教程的上半部分,或者阅读该文档

又或者不阅读任何东西,只是试一试。我的希望是,这个接口很简单(只有一个函数!),用户可以自然地使用它。如果你运行中出现了问题,那么我很愿意在blaze-dev@continuum.io中听到它们。

 相关推荐

刘强东夫妇:“移民美国”传言被驳斥

京东创始人刘强东和其妻子章泽天最近成为了互联网舆论关注的焦点。有关他们“移民美国”和在美国购买豪宅的传言在互联网上广泛传播。然而,京东官方通过微博发言人发布的消息澄清了这些传言,称这些言论纯属虚假信息和蓄意捏造。

发布于:1年以前  |  808次阅读  |  详细内容 »

博主曝三大运营商,将集体采购百万台华为Mate60系列

日前,据博主“@超能数码君老周”爆料,国内三大运营商中国移动、中国电信和中国联通预计将集体采购百万台规模的华为Mate60系列手机。

发布于:1年以前  |  770次阅读  |  详细内容 »

ASML CEO警告:出口管制不是可行做法,不要“逼迫中国大陆创新”

据报道,荷兰半导体设备公司ASML正看到美国对华遏制政策的负面影响。阿斯麦(ASML)CEO彼得·温宁克在一档电视节目中分享了他对中国大陆问题以及该公司面临的出口管制和保护主义的看法。彼得曾在多个场合表达了他对出口管制以及中荷经济关系的担忧。

发布于:1年以前  |  756次阅读  |  详细内容 »

抖音中长视频App青桃更名抖音精选,字节再发力对抗B站

今年早些时候,抖音悄然上线了一款名为“青桃”的 App,Slogan 为“看见你的热爱”,根据应用介绍可知,“青桃”是一个属于年轻人的兴趣知识视频平台,由抖音官方出品的中长视频关联版本,整体风格有些类似B站。

发布于:1年以前  |  648次阅读  |  详细内容 »

威马CDO:中国每百户家庭仅17户有车

日前,威马汽车首席数据官梅松林转发了一份“世界各国地区拥车率排行榜”,同时,他发文表示:中国汽车普及率低于非洲国家尼日利亚,每百户家庭仅17户有车。意大利世界排名第一,每十户中九户有车。

发布于:1年以前  |  589次阅读  |  详细内容 »

研究发现维生素 C 等抗氧化剂会刺激癌症生长和转移

近日,一项新的研究发现,维生素 C 和 E 等抗氧化剂会激活一种机制,刺激癌症肿瘤中新血管的生长,帮助它们生长和扩散。

发布于:1年以前  |  449次阅读  |  详细内容 »

苹果据称正引入3D打印技术,用以生产智能手表的钢质底盘

据媒体援引消息人士报道,苹果公司正在测试使用3D打印技术来生产其智能手表的钢质底盘。消息传出后,3D系统一度大涨超10%,不过截至周三收盘,该股涨幅回落至2%以内。

发布于:1年以前  |  446次阅读  |  详细内容 »

千万级抖音网红秀才账号被封禁

9月2日,坐拥千万粉丝的网红主播“秀才”账号被封禁,在社交媒体平台上引发热议。平台相关负责人表示,“秀才”账号违反平台相关规定,已封禁。据知情人士透露,秀才近期被举报存在违法行为,这可能是他被封禁的部分原因。据悉,“秀才”年龄39岁,是安徽省亳州市蒙城县人,抖音网红,粉丝数量超1200万。他曾被称为“中老年...

发布于:1年以前  |  445次阅读  |  详细内容 »

亚马逊股东起诉公司和贝索斯,称其在购买卫星发射服务时忽视了 SpaceX

9月3日消息,亚马逊的一些股东,包括持有该公司股票的一家养老基金,日前对亚马逊、其创始人贝索斯和其董事会提起诉讼,指控他们在为 Project Kuiper 卫星星座项目购买发射服务时“违反了信义义务”。

发布于:1年以前  |  444次阅读  |  详细内容 »

苹果上线AppsbyApple网站,以推广自家应用程序

据消息,为推广自家应用,苹果现推出了一个名为“Apps by Apple”的网站,展示了苹果为旗下产品(如 iPhone、iPad、Apple Watch、Mac 和 Apple TV)开发的各种应用程序。

发布于:1年以前  |  442次阅读  |  详细内容 »

特斯拉美国降价引发投资者不满:“这是短期麻醉剂”

特斯拉本周在美国大幅下调Model S和X售价,引发了该公司一些最坚定支持者的不满。知名特斯拉多头、未来基金(Future Fund)管理合伙人加里·布莱克发帖称,降价是一种“短期麻醉剂”,会让潜在客户等待进一步降价。

发布于:1年以前  |  441次阅读  |  详细内容 »

光刻机巨头阿斯麦:拿到许可,继续对华出口

据外媒9月2日报道,荷兰半导体设备制造商阿斯麦称,尽管荷兰政府颁布的半导体设备出口管制新规9月正式生效,但该公司已获得在2023年底以前向中国运送受限制芯片制造机器的许可。

发布于:1年以前  |  437次阅读  |  详细内容 »

马斯克与库克首次隔空合作:为苹果提供卫星服务

近日,根据美国证券交易委员会的文件显示,苹果卫星服务提供商 Globalstar 近期向马斯克旗下的 SpaceX 支付 6400 万美元(约 4.65 亿元人民币)。用于在 2023-2025 年期间,发射卫星,进一步扩展苹果 iPhone 系列的 SOS 卫星服务。

发布于:1年以前  |  430次阅读  |  详细内容 »

𝕏(推特)调整隐私政策,可拿用户发布的信息训练 AI 模型

据报道,马斯克旗下社交平台𝕏(推特)日前调整了隐私政策,允许 𝕏 使用用户发布的信息来训练其人工智能(AI)模型。新的隐私政策将于 9 月 29 日生效。新政策规定,𝕏可能会使用所收集到的平台信息和公开可用的信息,来帮助训练 𝕏 的机器学习或人工智能模型。

发布于:1年以前  |  428次阅读  |  详细内容 »

荣耀CEO谈华为手机回归:替老同事们高兴,对行业也是好事

9月2日,荣耀CEO赵明在采访中谈及华为手机回归时表示,替老同事们高兴,觉得手机行业,由于华为的回归,让竞争充满了更多的可能性和更多的魅力,对行业来说也是件好事。

发布于:1年以前  |  423次阅读  |  详细内容 »

AI操控无人机能力超越人类冠军

《自然》30日发表的一篇论文报道了一个名为Swift的人工智能(AI)系统,该系统驾驶无人机的能力可在真实世界中一对一冠军赛里战胜人类对手。

发布于:1年以前  |  423次阅读  |  详细内容 »

AI生成的蘑菇科普书存在可致命错误

近日,非营利组织纽约真菌学会(NYMS)发出警告,表示亚马逊为代表的电商平台上,充斥着各种AI生成的蘑菇觅食科普书籍,其中存在诸多错误。

发布于:1年以前  |  420次阅读  |  详细内容 »

社交媒体平台𝕏计划收集用户生物识别数据与工作教育经历

社交媒体平台𝕏(原推特)新隐私政策提到:“在您同意的情况下,我们可能出于安全、安保和身份识别目的收集和使用您的生物识别信息。”

发布于:1年以前  |  411次阅读  |  详细内容 »

国产扫地机器人热销欧洲,国产割草机器人抢占欧洲草坪

2023年德国柏林消费电子展上,各大企业都带来了最新的理念和产品,而高端化、本土化的中国产品正在不断吸引欧洲等国际市场的目光。

发布于:1年以前  |  406次阅读  |  详细内容 »

罗永浩吐槽iPhone15和14不会有区别,除了序列号变了

罗永浩日前在直播中吐槽苹果即将推出的 iPhone 新品,具体内容为:“以我对我‘子公司’的了解,我认为 iPhone 15 跟 iPhone 14 不会有什么区别的,除了序(列)号变了,这个‘不要脸’的东西,这个‘臭厨子’。

发布于:1年以前  |  398次阅读  |  详细内容 »
 相关文章
Android插件化方案 5年以前  |  237215次阅读
vscode超好用的代码书签插件Bookmarks 2年以前  |  8051次阅读
 目录