用 Python 高效处理大文件-python 文件处理

为了进行并行处理，我们将任务划分为子单元。它增加了程序处理的作业数量，减少了整体处理时间。

例如，如果你正在处理一个大的CSV文件，你想修改一个单列。我们将把数据以数组的形式输入函数，它将根据可用的进程数量，一次并行处理多个值。这些进程是基于你的处理器内核的数量。

在这篇文章中，我们将学习如何使用multiprocessing、joblib和tqdm Python包减少大文件的处理时间。这是一个简单的教程，可以适用于任何文件、数据库、图像、视频和音频。

开始

我们将使用来自 Kaggle 的 US Accidents (2016 - 2021) 数据集，它包括280万条记录和47个列。

https://www.kaggle.com/datasets/sobhanmoosavi/us-accidents

我们将导入multiprocessing、joblib和tqdm用于并行处理，pandas用于数据导入，re、nltk和string用于文本处理。

# Parallel Computing
import multiprocessing as mp
from joblib import Parallel, delayed
from tqdm.notebook import tqdm
# Data Ingestion  
import pandas as pd
# Text Processing  
import re  
from nltk.corpus import stopwords
import string

在我们开始之前，让我们通过加倍cpu_count()来设置n_workers。正如你所看到的，我们有8个workers。

n_workers = 2 * mp.cpu_count()
print(f"{n_workers} workers are available")
>>> 8 workers are available

下一步，我们将使用pandas read_csv函数读取大型CSV文件。然后打印出dataframe的形状、列的名称和处理时间。

%%time
file_name="../input/us-accidents/US_Accidents_Dec21_updated.csv"
df = pd.read_csv(file_name)
print(f"Shape:{df.shape}\n\nColumn Names:\n{df.columns}\n")

输出：

Shape:(2845342, 47)
Column Names:
Index(['ID', 'Severity', 'Start_Time', 'End_Time', 'Start_Lat', 'Start_Lng',
'End_Lat', 'End_Lng', 'Distance(mi)', 'Description', 'Number', 'Street',
'Side', 'City', 'County', 'State', 'Zipcode', 'Country', 'Timezone',
'Airport_Code', 'Weather_Timestamp', 'Temperature(F)', 'Wind_Chill(F)',
'Humidity(%)', 'Pressure(in)', 'Visibility(mi)', 'Wind_Direction',
'Wind_Speed(mph)', 'Precipitation(in)', 'Weather_Condition', 'Amenity',
'Bump', 'Crossing', 'Give_Way', 'Junction', 'No_Exit', 'Railway',
'Roundabout', 'Station', 'Stop', 'Traffic_Calming', 'Traffic_Signal',
'Turning_Loop', 'Sunrise_Sunset', 'Civil_Twilight', 'Nautical_Twilight',
'Astronomical_Twilight'],
dtype='object')
CPU times: user 33.9 s, sys: 3.93 s, total: 37.9 s
Wall time: 46.9 s

处理文本

clean_text是一个用于处理文本的简单函数。我们将使用nltk.copus获得英语停止词，并使用它来过滤掉文本行中的停止词。之后，我们将删除句子中的特殊字符和多余的空格。它将成为确定串行、并行和批处理的处理时间的基准函数。

def clean_text(text):  
 # Remove stop words
 stops = stopwords.words("english")
  text = " ".join([word for word in text.split() if word  
not in stops])
 # Remove Special Characters
 text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
 # removing the extra spaces
 text = re.sub(' +',' ', text)
 return text

串行处理

对于串行处理，我们可以使用pandas的.apply()函数，但是如果你想看到进度条，你需要为pandas激活tqdm，然后使用.progress_apply()函数。

我们将处理280万条记录，并将结果保存回 “Description” 列中。

%%time
tqdm.pandas()
df['Description'] = df['Description'].progress_apply(clean_text)

输出

高端处理器串行处理280万行花了9分5秒。

100% 🟩🟩🟩🟩 2845342/2845342 [09:05<00:00, 5724.25it/s]
CPU times: user 8min 14s, sys: 53.6 s, total: 9min 7s
Wall time: 9min 5s

多进程处理

有多种方法可以对文件进行并行处理，我们将了解所有这些方法。multiprocessing是一个内置的python包，通常用于并行处理大型文件。

我们将创建一个有8个workers的多处理池，并使用map函数来启动进程。为了显示进度条，我们将使用tqdm。

map函数由两部分组成。第一个部分需要函数，第二个部分需要一个参数或参数列表。

%%time
p = mp.Pool(n_workers)  
df['Description'] = p.map(clean_text,tqdm(df['Description']))

输出

我们的处理时间几乎提高了3倍。处理时间从9分5秒下降到3分51秒。

100% 🟩🟩🟩🟩 2845342/2845342 [02:58<00:00, 135646.12it/s]
CPU times: user 5.68 s, sys: 1.56 s, total: 7.23 s
Wall time: 3min 51s

并行处理

我们现在将学习另一个Python包来执行并行处理。在本节中，我们将使用joblib的Parallel和delayed来复制map函数。

Parallel需要两个参数：n_job = 8和backend = multiprocessing。
然后，我们将在delayed函数中加入clean_text。
创建一个循环，每次输入一个值。

下面的过程是相当通用的，你可以根据你的需要修改你的函数和数组。我曾用它来处理成千上万的音频和视频文件，没有任何问题。

建议：使用 "try: "和 "except: "添加异常处理。

def text_parallel_clean(array):
 result = Parallel(n_jobs=n_workers,backend="multiprocessing")(
 delayed(clean_text)
  (text)  
 for text in tqdm(array)
 )
 return result

在text_parallel_clean()中添加“Description”列。

%%time
df['Description'] = text_parallel_clean(df['Description'])

输出

我们的函数比多进程处理Pool多花了13秒。即使如此，并行处理也比串行处理快4分59秒。

100% 🟩🟩🟩🟩 2845342/2845342 [04:03<00:00, 10514.98it/s]
CPU times: user 44.2 s, sys: 2.92 s, total: 47.1 s
Wall time: 4min 4s

并行批量处理

有一个更好的方法来处理大文件，就是把它们分成若干批，然后并行处理。让我们从创建一个批处理函数开始，该函数将在单一批次的值上运行clean_function。

批量处理函数

def proc_batch(batch):
 return [
 clean_text(text)
 for text in batch
 ]

将文件分割成批

下面的函数将根据workers的数量把文件分成多个批次。在我们的例子中，我们得到8个批次。

def batch_file(array,n_workers):
 file_len = len(array)
 batch_size = round(file_len / n_workers)
 batches = [
 array[ix:ix+batch_size]
 for ix in tqdm(range(0, file_len, batch_size))
 ]
 return batches
batches = batch_file(df['Description'],n_workers)
>>> 100% 8/8 [00:00<00:00, 280.01it/s]

运行并行批处理

最后，我们将使用Parallel和delayed来处理批次。

%%time
batch_output = Parallel(n_jobs=n_workers,backend="multiprocessing")(
 delayed(proc_batch)
  (batch)  
 for batch in tqdm(batches)
 )
df['Description'] = [j for i in batch_output for j in i]

输出

我们已经改善了处理时间。这种技术在处理复杂数据和训练深度学习模型方面非常有名。

100% 🟩🟩🟩🟩 8/8 [00:00<00:00, 2.19it/s]
CPU times: user 3.39 s, sys: 1.42 s, total: 4.81 s
Wall time: 3min 56s

tqdm 并发

tqdm将多处理带到了一个新的水平。它简单而强大。

process_map需要：

函数名称
Dataframe 列名
max_workers
chucksize与批次大小类似。我们将用workers的数量来计算批处理的大小，或者你可以根据你的喜好来添加这个数字。

%%time
from tqdm.contrib.concurrent import process_map
batch = round(len(df)/n_workers)
df['Description'] = process_map(clean_text,df['Description'], max_workers=n_workers, chunksize=batch)

输出

通过一行代码，我们得到了最好的结果：

100% 🟩🟩🟩🟩 2845342/2845342 [03:48<00:00, 1426320.93it/s]
CPU times: user 7.32 s, sys: 1.97 s, total: 9.29 s
Wall time: 3min 51s

结论

我们需要找到一个平衡点，它可以是串行处理，并行处理，或批处理。如果你正在处理一个较小的、不太复杂的数据集，并行处理可能会适得其反。

在这个教程中，我们已经了解了各种处理大文件的Python包，它们允许我们对数据函数进行并行处理。

如果你只处理一个表格数据集，并且想提高处理性能，那么建议你尝试Dask、datatable和RAPIDS。