Python私活5000元，复杂CSV文件处理需求

一个月前在蚂蚁老师的学习群中，接到一个5000元的大项目，陆陆续续肝了一个月，今天收到项目最后一笔款项，代表项目正式完成。发篇小作文总结一下心得，废话不多说了，先上图：^_^

项目简介

鉴于项目保密的需要，不便透露太多项目的信息，因此，简单介绍一下项目存在的难点：

1. 海量数据：项目是对CSV文件中的数据进行处理，而特点是数据量大...真的大！！！拿到的第一个CSV示例文件是110多万行(小CASE)，而第二个文件就到了4500万行，等到第三个文件......好吧，一直没见到第三个完整示例文件，因为太大了，据说是第二个示例文件的40多倍，大概二十亿行......
2. 业务逻辑复杂：项目是需要对CSV文件的每一行数据的各种组合可能性进行判断，而判断的业务逻辑较为复杂，如何在解决复杂逻辑的同时保证较高的处理效率是难点之一。

项目笔记与心得

一、分批处理与多进程、多线程加速

1. 因为数据量太大，肯定是要分批对数据进行处理，否则，效率低不谈，大概率也没有足够的内存能够支撑，需要用到chunksize，此外，为了节约内存，以及提高处理效率，可以将文本类的数据存储为“category”格式：
2. 项目整体是计算密集型的任务，因此，需要用到多进程，充分利用CPU的多核性能；
3. 多线程进行读取与写入，其中，写入使用to_csv的增量写入方法，mode参数设置为'a'；
4. 多进程与多线程开启一般为死循环，需要在合适的位置，放入结束循环的信号，以便处理完毕后退出多进程或多线程

"""鉴于项目保密需要，以下代码仅为示例"""
import time
import pathlib as pl
import pandas as pd
from threading import Thread
from multiprocessing import Queue, Process, cpu_count
# 导入多线程Thread,多进程的队列Queue,多进程Process，CPU核数cpu_count

# 存放分段读取的数据队列，注：maxsize控制队列的最大数量，避免一次性读取到内存中的数据量太大
data_queue = Queue(maxsize=cpu_count() * 2)  
# 存放等待写入磁盘的数据队列
write_queue = Queue()  


def read_data(path: pl.Path, data_queue: Queue, size: int = 10000):
    """
    读取数据放入队列的方法
    :return:
    """
    data_obj = pd.read_csv(path, sep=',', header=0, chunksize=size, dtype='category')
    for idx, df in enumerate(data_obj):
        while data_queue.full():  # 如果队列满了，那就等待
            time.sleep(1)
        data_queue.put((idx + 1, df))
    data_queue.put((None, None))  # 放入结束信号
    


def write_data(out_path: pl.Path, write_queue: Queue):
    """
    将数据增量写入CSV的方法
    :return:
    """
    while True:
        while write_queue.empty():
            time.sleep(1)
        idx, df = write_queue.get()
        if df is None:
            return  # 结束退出
        df.to_csv(out_path, mode='a', header=None, index=False, encoding='ansi')  # 输出CSV
            

def parse_data(data_queue: Queue, write_queue: Queue):
    """
    从队列中取出数据，并加工的方法
    :return:
    """
    while True:
        while write_queue.empty():
            time.sleep(1)
        idx, df = data_queue.get()
        if df is None:  # 如果是空的结束信号，则结束退出进程，
        # 特别注意结束前把结束信号放回队列，以便其他进程也能接收到结束信号！！！
            data_queue.put((idx, df))
            return
        """处理数据的业务逻辑略过"""
        write_queue.put((idx, df))  # 将处理后的数据放入写队列



# 创建一个读取数据的线程
read_pool = Thread(target=read_data, args=(read_data_queue, *args))
read_pool.start()  # 开启读取线程

# 创建一个增量写入CSV数据的线程
write_pool = Thread(target=write_data, args=(write_data_queue, *args))
write_pool.start()  # 开启写进程

pools = []  # 存放解析进程的队列
for


    
 i in range(cpu_count()):  # 循环开启多进程，不确定开多少个进程合适的情况下，那么按CPU的核数开比较合理
    pool = Process(target=parse_data, args=(read_data_queue, write_data_queue, *args))
    pool.start()  # 启动进程
    pools.append(pool)  # 加入队列
for pool in pools:
    pool.join()  # 等待所有解析进程完成
# 所有解析进程完成后，在写队列放入结束写线程的信号
write_data_queue.put((None, None))  
write_pool.join()  # 等待写线程结束
print('任务完成')

二、优化算法，提高效率

1. 将类对象存入dataframe列

• 在尝试了n种方案之后，最终使用了将类对象存到dataframe的列中，使用map方法，运行类方法，最后，将运行结果展开到多列中的方式。该方案本项目中取得了最佳的处理效率。

"""鉴于保密需要，以下代码仅为示例"""
class Obj:

    def __init__(self, ser: pd.Series):
        """
        初始化类对象
        :param ser: 传入series
        """
        self.ser = ser  # 行数据
        self.attrs1 = []  # 属性1
        self.attrs2 = []  # 属性2
        self.attrs3 = []  # 属性3

    def __repr__(self):
        """
        自定义输出
        """
        attrs1 = '_'.join([str(a) for a in self.attrs1])
        attrs2 = '_'.join([str(a) for a in self.attrs2])
        attrs3 = '_'.join([str(a) for a in self.attrs3])
        return '_'.join([attrs1, attrs2, attrs3])
        
    def run(self):
        """运行业务逻辑"""
        

# 创建obj列，存入类对象
data['obj'] = data.apply(lambda x: Obj(x), axis=1)
# 运行obj列中的类方法获得判断结果
data['obj'] = data['obj'].map(lambda x: x.run())
# 链式调用，1将类对象文本化->2拆分到多列->3删除空列->4转换为category格式
data[['col1', 'col2', 'col3', ...省略]] = data['obj'].map(str).str.split('_', expand=True).dropna(axis=1).astype('category')
# 删除obj列
data.drop(columns='obj', inplace=True)  

2. 减少计算次数以提高运行效率

在整个优化过程中，对运行效率产生最大优化效果的有两项：

• 一是改变遍历算法，采用直接对整行数据进行综合判断的方法，使原需要遍历22个组合的计算与判断大大减少
• 二是提前计算特征组合，制作成字典，后续直接查询结果，而不再进行重复计算

3. 使用numpy加速计算

numpy还是数据处理上的神器，使用numpy的方法，比自己实现的方法效率要高非常多，本项目中就用到了：bincount、argsort，argmax、flipud、in1d、all等，即提高了运行效率，又解决了逻辑判断的问题：

"""numpy方法使用示例"""
import numpy as np

# 计算数字的个数组合bincount
np.bincount([9, 2, 13, 12, 9, 10, 11])
# 输出结果：array([0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 2, 1, 1, 1, 1], dtype=int64)

# 取得个数最多的数字argmax
np.argmax(np.bincount([9, 2, 13, 12, 9, 10, 11]))
# 输出结果: 9

# 将数字按照个数优先，其次大小进行排序argsort
np.argsort(np.bincount([9, 2


    
, 13, 12, 9, 10, 11]))
# 输出结果：array([ 0,  1,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  2, 10, 11, 12, 13,  9], dtype=int64)

# 翻转列表flipud
np.flipud(np.argsort(np.bincount([9, 2, 13, 12, 9, 10, 11])))
# 输出结果: array([ 9, 13, 12, 11, 10,  2,  8,  7,  6,  5,  4,  3,  1,  0], dtype=int64)

# 查找相同值in1d
np.in1d([2, 3, 4], [2, 9, 3])
# 输出结果: array([ True,  True, False]) 注：指2,3True，4False
np.all(np.in1d([2, 3], [2, 9, 3]))
# 输出结果: array([ True,  True])

# 是否全是all
np.all(np.in1d([2, 3, 4], [2, 9, 3]))  # 判断组合1是否包含在组合2中
# 输出结果: False
np.all(np.in1d([2, 3], [2, 9, 3]))
# 输出结果: True

4. 优化前后的效率对比

总结

• 优化算法是在这个项目上时间花费最多的工作（没有之一）。4月12日接单，10天左右出了第1稿，虽能运行，但回头看存在两个问题:一是有bug需要修正，二是运行效率不高(4500万行数据，执行需要1小时21分钟，如果只是在这个版本上debug需要增加判断条件，效率只会更低)；后20多天是在不断的优化算法的同时对bug进行修正，最后版本执行相同数据只需要不足30分钟，效率提高了一倍多。回顾来看，虽然调优花费的时间多，但是每一个尝试不论成功还是失败都是一次宝贵的经验积累。
• 调优过程中，重温了蚂蚁老师的并发编程、pandas、numpy等课程，将其中的知识点真正用到实际项目中，学以致用了才真正理解了知识点。
• 最后感慨一下，蚂蚁老师的课买的真是值，学到知识不说，还能赚点零花钱~~~^_^