PyODPS开发中的最佳实践

2018-02-28 未来

摘要： PyODPS支持用 Python 来对 MaxCompute 对象进行操作，它提供了 DataFrame API 来用类似 pandas 的接口进行大规模数据分析以及预处理，并且可以用 ml 模块来执行机器学习算法。

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PyODPS 支持用 Python 来对 MaxCompute 对象进行操作，它提供了 DataFrame API 来用类似 pandas 的接口进行大规模数据分析以及预处理，并且可以用 ml 模块来执行机器学习算法。

现在为了让大家能更好地使用 PyODPS，我们总结开发过程中的最佳实践，来让大家更高效地开发 PyODPS 程序。当然，希望大家能一起来帮助我们来完善总结。

注：公共云由于未支持 Python UDF，因此本文中提到的自定义函数功能包括 apply 和 map_reduce 等功能公共云用户均暂不可用。

除非数据量很小，否则不要试图进行本地数据处理

我们 PyODPS 提供了多种方便拉取数据到本地的操作，因此，很多用户会试图把数据拉取到本地处理，然后再上传到 ODPS 上。

很多时候，用户其实根本不清楚这种操作的低效，拉取到本地彻底丧失了 MaxCompute 的大规模并行能力。而有的用户仅仅是需要对单行数据应用一个 Python 函数，或者试图做一行变多行的操作，这些操作，用 PyODPS DataFrame 都能轻松完成，并且完全利用到了 MaxCompute 的并行计算能力。

比如说现在我有一份数据，都是 json 串，现在我想把 json 串按 key-value 对展开成一行。则可以写一个简单的函数。

In [ 12]: df json 0{ "a": 1, "b": 2} 1{ "c": 4, "b": 3} In [ 14]: from odps.df import output In [ 16]: @output([ 'k', 'v'], [ 'string', 'int']) ...: def h(row): ...: import json ...: fork, v injson.loads(row.json).items(): ...: yield k, v ...: In [ 21]: df.apply(h, axis= 1) k v 0a 11b 22c 43b 3

而这些操作，几乎全部都可以用 apply（axis=1）和 map_reduce 接口完成。

使用 pandas 计算后端进行高效本地 debug

PyODPS DataFrame 能够根据数据来源来决定如何执行，比如，通过 pandas DataFrame 创建的 PyODPS DataFrame 则可以使用 pandas 执行本地计算；而使用 MaxCompute 表创建的 DataFrame 则可以在 MaxCompute 上执行。而这两种方式，除了初始化不同，后续代码完全一致，因此，我们可以利用这点来进行本地 debug。

所以我们可以写出如下的代码：

df = o.get_table( 'movielens_ratings').to_df() DEBUG = TrueifDEBUG: df = df[: 100].to_pandas(wrap= True)

to_pandas 是将数据下载，根据 wrap 参数来决定是否返回 PyODPS DataFrame，如果是 True，则返回 PyODPS DataFrame；否则，返回 pandas DataFrame。

当我们把所有后续代码都编写完成，本地的测试速度就非常快，当测试结束后，我们就可以把 debug 改为 False，这样后续就能在 ODPS 上执行全量的计算。

使用本地调试还有个好处，就是能利用到 IDE 的如断点和单步调试自定义函数的功能。要知道，在 ODPS 上执行，是把函数序列化到远端去执行，所以本地是没法断点进入的。而使用本地进行调试时，则可以断点进入自定义函数，方便进行调试。

推荐大家使用 MaxCompute studio 来本地调试 PyODPS 程序。

利用 Python 语言特性来实现丰富的功能

编写 Python 函数

一个常见的例子就是，计算两点之间的距离，有多种计算方法，比如欧氏距离、曼哈顿距离等等，我们可以定义一系列函数，在计算时就可以根据具体情况调用相应的函数即可。

defeuclidean_distance(from_x, from_y, to_x, to_y):return((from_x - to_x) ** 2+ (from_y - to_y) ** 2).sqrt() defmanhattan_distance(center_x, center_y, x, y):return(from_x - to_x).abs() + (from_y - to_y).abs()

调用则如下：

In[ 42]: df from_x from_y to_x to_y 00.3930940.4277360.4630350.10500710.6295710.3640470.9723900.08153320.4606260.5303830.4431770.70677430.6477760.1921690.2446210.44797940.8460440.1538190.8738130.25762750.7022690.3639770.4409600.63975660.5969760.9781240.6692830.93623370.3768310.4616600.7072080.21686380.6322390.5194180.8815740.97264190.0714660.2944140.0129490.368514In[ 43]: euclidean_distance(df.from_x, df.from_y, df.to_x, df.to_y).rename( 'distance') distance 00.33022110.44422920.17725330.47746540.10745850.37991660.08356570.41118780.51728090.094420In[ 44]: manhattan_distance(df.from_x, df.from_y, df.to_x, df.to_y).rename( 'distance') distance 00.39267010.62533420.19384130.65896640.13157750.53708860.11419870.57517580.70255890.132617

利用 Python 语言的条件和循环语句

一个常见的需求是，用户有大概30张表，需要合成一张表，这个时候如果写 SQL，需要写 union all 30张表，如果表的数量更多，会更让人崩溃。使用 PyODPS，只需要一句话就搞定了。

table_names = [ 'table1', ..., 'tableN'] dfs = [o.get_table(tn).to_df() fortn intable_names] reduce(lambda x, y: x.union(y), dfs)

大功告成。稍微解释下，这里的 reduce 这句等价于：

df = dfs[ 0] forother_df indfs[ 1:]: df = df. union(other_df)

稍微扩展下，经常有一些 case 是这样，用户要计算的表保存在某个地方，比如说数据库，需要根据配置来对表的字段进行处理，然后对所有表进行 union 或者 join 操作。这个时候，用 SQL 实现可能是相当复杂的，但是用 DataFrame 进行处理会非常简单，而实际上我们就有用户用 PyODPS 解决了这样的问题。

尽量使用内建算子，而不是自定义函数

比如上文提到的欧氏距离的计算，实际上，计算的过程都是使用的 DataFrame 的内建算子，比如说指数和 sqrt 等操作，如果我们对一行数据应用自定义函数，则会发现，速度会慢很多。

In [ 54]: euclidean_distance(df.from_x, df.from_y, df.to_x, df.to_y).rename( 'distance').mean() |==========================================| 1/ 1( 100.00%) 7s 0.5216082314224464In [ 55]: @output([ 'distance'], [ 'float']) ...: def euclidean_distance2(row): ...: import math ...: returnmath.sqrt((row.from_x - row.to_x) ** 2+ (row.from_y - row.to_y) ** 2) ...: In [ 56]: df.apply(euclidean_distance2, axis= 1, reduce=True).mean() |==========================================| 1/ 1( 100.00%) 27s 0.5216082314224464