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Python?Pipeline處理數(shù)據(jù)工作原理探究

 更新時間:2024年01月19日 11:03:43   作者:harvey的網(wǎng)絡(luò)日志  
如果你是一個Python開發(fā)者,你可能聽過"pipeline"這個術(shù)語,但?pipeline?到底是什么,它又有什么用呢?在這篇文章中,我們將探討?Python?中的?pipeline?概念,它們是如何工作的,以及它們?nèi)绾螏椭憔帉懜逦⒏咝У拇a

什么是 Pipeline?

Pipeline 是一種組織一系列操作或函數(shù)來處理數(shù)據(jù)的方式。一個操作的輸出成為下一個操作的輸入,依此類推,直到得到最終結(jié)果。Pipeline 可以被視為一系列管道,數(shù)據(jù)從一個管道流向另一個管道,在此過程中進(jìn)行一些轉(zhuǎn)換或操作。

舉個例子,假設(shè)你有一個數(shù)字列表,你想對它們執(zhí)行以下操作:

  • 過濾出奇數(shù)

  • 將每個數(shù)字乘以10

  • 每個數(shù)字加5

  • 計算結(jié)果數(shù)字的平均值

一種方法是編寫一個循環(huán),迭代列表并逐個應(yīng)用每個操作,將中間結(jié)果存儲在一個新列表中。例如:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
filtered = []
for n in numbers:
    if n % 2 == 0:
        filtered.append(n)
multiplied = []
for n in filtered:
    multiplied.append(n * 10)
added = []
for n in multiplied:
    added.append(n + 5)
total = 0
count = 0
for n in added:
    total += n
    count += 1
average = total / count
print(average)

這段代碼可以工作,但不夠優(yōu)雅和高效。它創(chuàng)建了三個新列表,占用內(nèi)存,使代碼難以閱讀。它還需要編寫四個循環(huán),這可能會很繁瑣且容易出錯。

更好的方法是使用 pipeline。Pipeline 允許你將操作鏈接在一起,而無需創(chuàng)建中間列表或循環(huán)。你可以使用內(nèi)置的 map 和 filter 函數(shù),它們接受一個函數(shù)和一個可迭代對象作為參數(shù),并返回一個將函數(shù)應(yīng)用于原始可迭代對象的每個元素的新可迭代對象。你還可以使用 sum 和 len 函數(shù),分別計算可迭代對象的總和和長度。例如:

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
average = sum(map(lambda n: n + 5, map(lambda n: n * 10, filter(lambda n: n % 2 == 0, numbers)))) / len(numbers)
print(average)

這段代碼比之前的代碼要短和簡單得多。它不創(chuàng)建任何新列表或循環(huán),并且很容易看出數(shù)據(jù)從一個操作流向下一個操作。然而,它仍然不夠可讀,因為它使用了嵌套的 map 和 filter 調(diào)用,這可能會令人困惑且難以理解。

一個更易讀的的方法是使用 toolz 庫中的 pipe 函數(shù)編寫 pipeline 。pipe函數(shù)接受一個初始值和一系列函數(shù),并將每個函數(shù)應(yīng)用于前一個函數(shù)的輸出,返回最終結(jié)果。例如:

from toolz import pipe
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
average = pipe(numbers, 
               filter(lambda n: n % 2 == 0), 
               map(lambda n: n * 10), 
               map(lambda n: n + 5), 
               lambda x: sum(x) / len(x))
print(average)

這段代碼比之前的代碼更可讀和優(yōu)雅。它清楚地展示了應(yīng)用于數(shù)據(jù)的操作序列,而且沒有使用任何嵌套調(diào)用或中間列表。pipe 函數(shù)使代碼看起來像一個流水線,數(shù)據(jù)從一個函數(shù)流向下一個函數(shù)。

為什么使用 Pipeline?

Pipeline 相對于其他代碼組織方式有幾個優(yōu)點(diǎn),其中一個是:

  • 可讀性:Pipeline 使代碼更易讀和理解,因為它展示了數(shù)據(jù)從一個操作流向下一個操作的流程,而不會在代碼中引入中間變量或循環(huán)。Pipeline 還使代碼更模塊化和可重用,因為每個操作可以定義為一個獨(dú)立的函數(shù),可以輕松測試并在不同的上下文中重用。

  • 效率:Pipeline 可以提高代碼的效率,因為它避免了創(chuàng)建占用內(nèi)存并減慢執(zhí)行速度的中間列表或可迭代對象。Pipeline 還允許惰性求值,這意味著只有在需要數(shù)據(jù)時才執(zhí)行操作,而不是提前執(zhí)行。這可以節(jié)省時間和資源,特別是在處理大量或無限數(shù)據(jù)源時。

+靈活性:Pipeline 可以輕松修改或擴(kuò)展,因為它允許添加、刪除或更改操作的順序,而不影響其他部分的代碼。Pipeline 還支持不同類型的操作,例如過濾、映射、歸約、聚合、分組、排序等,可以以各種方式組合以達(dá)到不同的結(jié)果。

如何在Python中使用Pipeline?

在 Python 中,有多種創(chuàng)建和使用 Pipeline 的方法,其中一些包括:

  • 使用內(nèi)置函數(shù):Python 提供了幾個內(nèi)置函數(shù),可以用于創(chuàng)建Pipeline,例如 map、filter、reduce、zip、enumerate、sorted、reversed 等。這些函數(shù)接受一個函數(shù)和一個可迭代對象作為參數(shù),并返回一個將函數(shù)應(yīng)用于原始可迭代對象的每個元素的新可迭代對象。

  • 使用列表推導(dǎo)式:列表推導(dǎo)式是一種簡潔和表達(dá)力強(qiáng)的方式,在 Python中 創(chuàng)建列表,它使用類似數(shù)學(xué)表示的語法。列表推導(dǎo)式也可以用于創(chuàng)建 Pipeline,通過將一系列操作應(yīng)用于可迭代對象的每個元素,并將結(jié)果收集到一個新列表中。

  • 使用生成器表達(dá)式:生成器表達(dá)式類似于列表推導(dǎo)式,但它們返回一個生成器對象,而不是列表。生成器對象是一個按需產(chǎn)生元素的可迭代對象,而不是在內(nèi)存中存儲它們。生成器表達(dá)式也可以用于創(chuàng)建 Pipeline,通過將一系列操作應(yīng)用于可迭代對象的每個元素,并將結(jié)果作為生成器產(chǎn)生。

總結(jié)

希望這篇博文幫助你理解了什么是Pipeline以及如何在Python中使用它們,更多關(guān)于Python Pipeline處理數(shù)據(jù)的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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