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安利一个 Python 大数据分析神器

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来源:Python数 据科学

 

作者: 东哥起飞

 

对于Pandas运行速度的提升方法,之前已经介绍过很多回了,里面经常提及 Dask ,很多朋友没接触过可能不太了解,今天就推荐一下这个神器。

 

1、什幺是Dask?

 

Pandas和Numpy大家都不陌生了,代码运行后数据都加载到RAM中,如果数据集特别大,我们就会看到内存飙升。但有时要处理的数据并不适合RAM,这时候Dask来了。

 

Dask是开源免费的。 它是与其他社区项目(如Numpy,Pandas和Scikit-Learn)协调开发的。

 

官方:https://dask.org/

 

Dask支持Pandas的DataFrame和NumpyArray的数据结构,并且既可在本地计算机上运行,也可以扩展到在集群上运行。

 

基本上,只要编写一次代码,使用普通的Pythonic语法,就可在本地运行或部署到多节点集群上。 这本身就是一个很牛逼的功能了,但这还不是最牛逼的。

 

我觉得Dask的最牛逼的功能是: 它兼容大部分我们已经在用的工具,并且只需改动少量的代码,就可以利用自己笔记本电脑上已有的处理能力并行运行代 码 。 而 并行处理数据就意味着更少的执行时间,更少的等待时间和更多的分析时间。

 

下面这个就是Dask进行数据处理的大致流程。

 

 

2、Dask支持哪些现有工具?

 

这一点也是我比较看中的,因为Dask可以与Python数据处理和建模的库包兼容,沿用库包的API,这对于Python使用者来说学习成本是极低的。而像Hadoop、Spark这种大数据处理是有很高的学习门槛和时间成本的。

 

目前,Dask可支持pandas、Numpy、Sklearn、XGBoost、XArray、RAPIDS等等,光是这几项我觉得就足够用了,至少对于常用的数据处理、建模分析是完全覆盖得掉的。

 

 

3、Dask安装

 

可以使 用 conda 或者 pip, 或从源代码 安装dask  。

 

conda install dask

 

因为dask有很多依赖,所以为了快速安装也可用下面代码, 将安装运行Dask所需的最少依赖关系集 。

 

conda install dask-core

 

再有就是通过源来安装。

 

git  clone https://github.com/dask/dask.git

 

cd dask

 

python -m pip install .

 

4、Dask如何使用?

 

Numpy、pandas

 

Dask引入了3个并行集合,它们可以存储大于RAM的数据,这些集合有 DataFrame、Bags、Arrays 。这些集合类型中的每一个都能够使用在RAM和硬盘之间分区的数据,以及分布在群集中多个节点上的数据。

 

Dask的使用是非常清晰的, 如果你使用NumPy数组,就从Dask 数组开始, 如果你使用Pandas DataFrame,就从Dask DataFrame开始,依此类推。

 

import dask.array  as da

 

x = da.random.uniform(low= 0 , high= 10 , size=( 10000 ,  10000 ),   # normal numpy code

 

chunks=( 1000 ,  1000 ))   # break into chunks of size 1000×1000

 

y = x + x.T – x.mean(axis= 0 )   # Use normal syntax for high level algorithms

 

# DataFrames

 

import dask.dataframe  as dd

 

df = dd.read_csv( ‘2018-*-*.csv’ , parse_dates= ‘timestamp’ ,   # normal Pandas code

 

blocksize= 64000000 )   # break text into 64MB chunks

 

s = df.groupby( ‘name’ ).balance.mean()   # Use normal syntax for high level algorithms

 

# Bags / lists

 

import dask.bag  as db

 

b = db.read_text( ‘*.json’ ).map(json.loads)

 

total = (b.filter( lambda d: d[ ‘name’ ] ==  ‘Alice’ )

 

.map( lambda d: d[ ‘balance’ ])

 

.sum())

 

这些高级接口在略微变化的情况下复制了标准接口。 对于原始项目中的大部分API ,这些接口会自动为我们并行处理较大的数据 集,实现上不是很复杂,对照Dask的doc文档即可一步步完成。

 

Delayed

 

下面说一下Dask的  Delay   功能,非常强大。

 

Dask.delayed是一种并行化现有代码的简单而强大的方法。之所以 被叫做delayed是因为,它 没有立即计算出结果,而是将要作为任务计算的结果记录在一个图形中,稍后将在并行硬件上运行。

 

有时问题用已有的dask.array或dask.dataframe可能都不适合,在这些情况下,我们可以 使用更简单的dask.delayed界面并行化自定义算法 。例如下面这个例子。

 

def inc (x) :

 

return x +  1

 

def double (x) :

 

return x *  2

 

def add (x, y) :

 

return x + y

 

data = [ 1 ,  2 ,  3 ,  4 ,  5 ]

 

output = []

 

for x  in data:

 

a = inc(x)

 

b = double(x)

 

c = add(a, b)

 

output.append(c)

 

total = sum(output)

 

45

 

上面代码在单个线程中按顺序运行。但是,我们看到其中很多可以并行执行。Dask delayed函数可修饰inc、double这些函数,以便它们可延迟运行,而不是立即执行函数,它将函数及其参数放入计算任务图中。

 

我们简单修改代码,用delayed函数包装一下。

 

import dask

 

output = []

 

for x  in data:

 

a = dask.delayed(inc)(x)

 

b = dask.delayed(double)(x)

 

c = dask.delayed(add)(a, b)

 

output.append(c)

 

total = dask.delayed(sum)(output)

 

代码运行后inc、double、add和sum都还没有发生,而是生成一个计算的任务图交给了total。 然后我们用visualizatize看下任务图。

 

total.visualize()

 

 

上图明显看到了并行的可能性,所以毫不犹豫,使用compute进行 并行计算, 这时才完成了计算。

 

>>>  total.compute()

 

45

 

由于数据集较小无法比较时间,这里只介绍下使用方法,具体可自己动手实践下。

 

Sklearn机器学习

 

关于机器学习的并行化执行,由于内容较多,东哥会在另一篇文章展开。这里简单说下一下dask-learn。

 

dask-learn项目 是与Sklearn开发人员协作完成的。现在可实现并行化有Scikit-learn的Pipeline、GridsearchCV和RandomSearchCV以及这些的变体,它们可以更好地处理嵌套的并行操作。

 

因此,如果你将sklearn替换为dklearn,那幺速度将会提升很多。

 

# from sklearn.grid_search import GridSearchCV

 

from dklearn.grid_search  import GridSearchCV

 

# from sklearn.pipeline import Pipeline

from

dklearn.pipeline

 

import

 

Pipeline

 

下面是一个使用Pipeline的示例,其中应用了PCA和逻辑回归。

 

from sklearn.datasets  import make_classification

 

X, y = make_classification(n_samples= 10000 ,

 

n_features= 500 ,

 

n_classes= 2 ,

 

n_redundant= 250 ,

 

random_state= 42 )

 

from sklearn  import linear_model, decomposition

 

from sklearn.pipeline  import Pipeline

 

from dklearn.pipeline  import Pipeline

 

logistic = linear_model.LogisticRegression()

 

pca = decomposition.PCA()

 

pipe = Pipeline(steps=[( ‘pca’ , pca),

 

( ‘logistic’ , logistic)])

 

grid = dict(pca__n_components=[ 50 ,  100 ,  150 ,  250 ],

 

logistic__C=[ 1e-4 ,  1.0 ,  10 ,  1e4 ],

 

logistic__penalty=[ ‘l1’ ,  ‘l2’ ])

 

# from sklearn.grid_search import GridSearchCV

 

from dklearn.grid_search  import GridSearchCV

 

estimator = GridSearchCV(pipe, grid)

 

estimator.fit(X, y)

 

结果是:sklearn会在40秒钟左右执行此计算,而dask-learn替代品大约需要10秒钟。

 

另外,如果添加以下代码可以连接到集群,通过Client可以展示整个计算过程的dashboard,由Bokeh实现。

 

from dask.distributed  import Client

 

c = Client(

 

‘scheduler-address:8786’

 

)

 

 

5、总结

 

以上就是Dask的简单介绍,Dask的功能是非常强大的,且说明文档也非常全,既有示例又有解释。感兴趣的朋友可以自行去官网或者GitHub学习,东哥下次分享使用Dask进行机器学习的一些实例。

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