python数据转换工具Into

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再次介绍Into包：整洁地数据迁移

2015/03/12 ·  基础知识 ·  into, 数据迁移

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本文由 伯乐在线 - xianhu 翻译，toolate 校稿。未经许可，禁止转载！
英文出处：matthewrocklin。欢迎加入翻译组。

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：

 

 

 

 

 

 

Python

 

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>>> 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：

 

 

 

 

 

Python

 

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$ 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

 

 

 

 

 

Python

 

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>>> 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

 

 

 

 

 

Python

 

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>>> 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

 

 

 

 

 

Python

 

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>>> 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

 

 

 

 

 

Python

 

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>>> 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ProtoBuf或Thrift，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。

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：

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。

 

 

 

 

 

Python

 

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$ 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。