Python处理海量数据的实战研究

Posted 2020-10-13 py小蟒蛇

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python处理海量数据的实战研究相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

最近看了July的一些关于Java处理海量数据的问题研究，深有感触，链接：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6685962

感谢July ^_^

他用的是Java的Hash Map等方法做了处理，讲解的非常深刻入骨

我也一时兴起，想拿Python试试刀，看看Python对于海量数据的处理能力如何。无奈在百度和Google输入“Python 海量数据”都无果。可能是国内使用python的不多，用python处理海量数据的就更少了。不过这浇灭不了我的欲望，哈哈

打算拿July的其中一个问题来试验一下：

[plain] view plain copy

<strong>海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。</strong>

July给出的解决方案：

[plain] view plain copy

方案1：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有2^32个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。

下手吧！

（一）生成数据

我首先构造1亿个IP，这些IP前两段都是“10.197”，后两段为0-255的随机数

把这1亿个IP存入一个文本文件中

Python代码如下：

[python] view plain copy

__author__ = "Wally Yu ([email protected])"
__date__ = "$Date: 2012/04/09 $"
def generateRandom(rangeFrom, rangeTo):
import random
return random.randint(rangeFrom,rangeTo)
def generageMassiveIPAddr(fileLocation,numberOfLines):
IP = []
file_handler = open(fileLocation, ‘a+‘)
for i in range(numberOfLines):
IP.append(‘10.197.‘ + str(generateRandom(0,255))+‘.‘+ str(generateRandom(0,255)) + ‘\n‘)
file_handler.writelines(IP)
file_handler.close()
if __name__ == ‘__main__‘:
from time import ctime
print ctime()
for i in range(10):
print ‘ ‘ + str(i) + ": " + ctime()
generageMassiveIPAddr(‘d:\\massiveIP.txt‘, 10000000)
print ctime()

这里插一下，我的软件硬件环境：

硬件：

- ThinkPad T420（CPU: i7，内存16G）

软件：

-OS： WinXP32位（只认出3.6G内存）

- Python：2.7

从Python的print日志中基本可以看出，生成一千万条IP地址大概需要1分钟，生成1亿条记录需要10分钟

占据硬盘空间：1.4G

日志：

[python] view plain copy

Mon Apr 09 16:52:28 2012
0: Mon Apr 09 16:52:28 2012
1: Mon Apr 09 16:53:28 2012
2: Mon Apr 09 16:54:29 2012
3: Mon Apr 09 16:55:30 2012
4: Mon Apr 09 16:56:32 2012
5: Mon Apr 09 16:57:33 2012
6: Mon Apr 09 16:58:36 2012
7: Mon Apr 09 16:59:36 2012
8: Mon Apr 09 17:00:36 2012
9: Mon Apr 09 17:01:35 2012
Mon Apr 09 17:02:36 2012

（二）处理思路

假设现在可用内存仅为128M，而每行IP经计算需要14Byte

因为数据太大，把1亿条数据载入内存，再做排序会导致内存溢出。July的思想：“以大化小，分而治之”非常合适，我转化后的操作思路：

1. 每行IP需要14B空间，那么128M内存最多可以处理 128M / 14B = 9142857个IP

把每36571429个IP拆成一个小文件保存起来，每个小文件的大小小于等于128M，共将生成11个文件

2. 对每个小文件用Hash Table处理，Python有自己非常高效的Hash Table：Dictionary！

具体处理如下：

1）. 构建名为“Result”的Dictionary，“key”为IP地址，“value”为该IP地址出现的次数，用来记录11个文件每一个的最多出现的IP

2）. 构建名为“IP”的Dictionary，“key”为IP地址，“value”为该IP地址出现的次数，用来记录每一个小文件的所有IP地址

3）. 读入每一条IP地址到“IP” Dictionary，如果该IP地址出现过，把相应的value的值加1；如果该IP地址没有出现过，则key=IP地址，value=1

4）. 对“IP” Dictionary进行内排序，返回最大的IP地址（如果有若干个最大值是一样的，就都返回）

5）. 将返回值存入“Result” Dictionary

6）. 对“Result”进行内排序，返回最大的IP地址（如果有若干个最大值是一样的，就都返回）

（三）实现

1）拆分成小文件

代码如下：

[python] view plain copy

__author__ = "Wally Yu ([email protected])"
__date__ = "$Date: 2012/04/10 $"
from time import ctime
def splitFile(fileLocation, targetFoler):
file_handler = open(fileLocation, ‘r‘)
block_size = 9142857
line = file_handler.readline()
temp = []
countFile = 1
while line:
for i in range(block_size):
if i == (block_size-1):
# write block to small files
file_writer = open(targetFoler + "\\file_"+str(countFile)+".txt", ‘a+‘)
file_writer.writelines(temp)
file_writer.close()
temp = []
print " file " + str(countFile) + " generated at: " + str(ctime())
countFile = countFile + 1
else:
temp.append(file_handler.readline())
file_handler.close()
if __name__ == ‘__main__‘:
print "Start At: " + str(ctime())
splitFile("d:\\massiveIP.txt", "d:\\massiveData")

运行后的log如下：

[plain] view plain copy

Start At: Tue Apr 10 10:56:25 2012
file 1 generated at: Tue Apr 10 10:56:37 2012
file 2 generated at: Tue Apr 10 10:56:47 2012
file 3 generated at: Tue Apr 10 10:57:00 2012
file 4 generated at: Tue Apr 10 10:57:14 2012
file 5 generated at: Tue Apr 10 10:57:26 2012
file 6 generated at: Tue Apr 10 10:57:42 2012
file 7 generated at: Tue Apr 10 10:57:53 2012
file 8 generated at: Tue Apr 10 10:58:04 2012
file 9 generated at: Tue Apr 10 10:58:16 2012
file 10 generated at: Tue Apr 10 10:58:27 2012
file 11 generated at: Tue Apr 10 10:58:38 2012

可见拆分一个文件需要费时10-15秒，拆分文件总共耗时2分14秒

2）. 找出出现次数最大的IP：

代码如下：

[python] view plain copy

__author__ = "Wally Yu ([email protected])"
__date__ = "$Date: 2012/04/10 $"
import os
from time import ctime
def findIP(targetFolder):
Result = {}
IP = {}
for root, dirs, files in os.walk(targetFolder):
for f in files:
# read small files
file_handler = open(os.path.join(targetFolder, f), ‘r‘)
lines = file_handler.readlines()
file_handler.close()
# get IP in file, store to IP Dictionary
for line in lines:
if line in IP:
IP[line] = IP[line] + 1
else:
IP[line] = 1
# sort Dictionary
IP = sorted(IP.items(), key=lambda d: d[1])
# get max item(s), store to Result Dictionary
maxItem = IP[-1][1]
print ‘ File ‘ + str(f) + ":"
print " maxItem: " + str(IP[-1])
tempTuple = IP.pop()
while tempTuple[1] == maxItem:
if tempTuple[0] in Result:
Result[tempTuple[0]] = Result[tempTuple[0]] + 1
else:
Result[tempTuple[0]] = tempTuple[1]
tempTuple = IP.pop()
IP = {}
print ‘ Finished: ‘ + ctime()
print sorted(Result.items(), key=lambda d: d[1])
if __name__ == ‘__main__‘:
print ‘Start: ‘ + ctime()
findIP("d:\\massiveData")
print ‘End: ‘ + ctime()

运行后的log如下：

[plain] view plain copy

Start: Thu Apr 12 10:20:01 2012
File file_1.txt:
maxItem: (‘10.197.223.85\n‘, 190)
Finished: Thu Apr 12 10:20:23 2012
File file_10.txt:
maxItem: (‘10.197.44.215\n‘, 194)
Finished: Thu Apr 12 10:20:37 2012
File file_11.txt:
maxItem: (‘10.197.251.171\n‘, 181)
Finished: Thu Apr 12 10:20:48 2012
File file_2.txt:
maxItem: (‘10.197.181.190\n‘, 191)
Finished: Thu Apr 12 10:21:00 2012
File file_3.txt:
maxItem: (‘10.197.135.27\n‘, 193)
Finished: Thu Apr 12 10:21:14 2012
File file_4.txt:
maxItem: (‘10.197.208.113\n‘, 192)
Finished: Thu Apr 12 10:21:24 2012
File file_5.txt:
maxItem: (‘10.197.120.160\n‘, 190)
Finished: Thu Apr 12 10:21:34 2012
File file_6.txt:
maxItem: (‘10.197.69.155\n‘, 193)
Finished: Thu Apr 12 10:21:44 2012
File file_7.txt:
maxItem: (‘10.197.88.144\n‘, 192)
Finished: Thu Apr 12 10:21:55 2012
File file_8.txt:
maxItem: (‘10.197.103.234\n‘, 193)
Finished: Thu Apr 12 10:22:08 2012
File file_9.txt:
maxItem: (‘10.197.117.46\n‘, 192)
Finished: Thu Apr 12 10:22:20 2012
[(‘10.197.251.171\n‘, 181), (‘10.197.120.160\n‘, 190), (‘10.197.223.85\n‘, 190), (‘10.197.181.190\n‘, 191), (‘10.197.117.46\n‘, 192), (‘10.197.208.113\n‘, 192), (‘10.197.88.144\n‘, 192), (‘10.197.147.29\n‘, 193), (‘10.197.68.183\n‘, 193), (‘10.197.69.155\n‘, 193), (‘10.197.103.234\n‘, 193), (‘10.197.135.27\n‘, 193), (‘10.197.44.215\n‘, 194)]
End: Thu Apr 12 10:22:21 2012

由此可见，最大的IP地址为：“10.197.44.215”，共出现194次！

而Python的计算时间为2分20秒，非常快技术分享

（四）引申测试

以上是在假设内存仅为128M下的计算时间，为了测试Python真正的执行效率，打算再写一算法，将所有1.4G的数据一次性导入内存，并作内排序，看看它的执行效率

代码如下：

[python] view plain copy

__author__ = "Wally Yu ([email protected])"
__date__ = "$Date: 2012/04/10 $"
import os
from time import ctime
def findIPAtOnce(targetFile):
print "Started At: " + ctime()
Result = {}
file_handler = open(targetFile, ‘r‘)
lines = file_handler.readlines()
file_handler.close()
print "File Read Finished At: " + ctime()
for line in lines:
if line in Result:
Result[line] = Result[line] + 1
else:
Result[line] = 1
print "Write to Dic Finished At: " + ctime()
Result = sorted(Result.items(), key=lambda d: d[1])
print "Sorting Finished At: " + ctime()
print ‘Result:‘
for i in range(10):
print ‘ ‘ + str(Result.pop())
if __name__ == ‘__main__‘:
findIPAtOnce("d:\\massiveIP.txt")

最后得到了Memory Error：

[plain] view plain copy

Traceback (most recent call last):
File "C:/Documents and Settings/wally-yu/Desktop/findIPAtOnce.py", line 30, in <module>
findIPAtOnce("d:\\massiveIP.txt")
File "C:/Documents and Settings/wally-yu/Desktop/findIPAtOnce.py", line 11, in findIPAtOnce
lines = file_handler.readlines()
MemoryError

哈哈哈！

为了测试Python的处理速度，重新生成一个小一点的Txt文件，重新运行generageMassiveIPAddr函数，生成一千万个IP地址

[python] view plain copy

if __name__ == ‘__main__‘:
from time import ctime
print ctime()
for i in range(1):
print ‘ ‘ + str(i) + ": " + ctime()
generageMassiveIPAddr(‘d:\\massiveIP_small.txt‘, 10000000)
print ctime()

生成后的Txt占据144M的空间

再次运行

[plain] view plain copy

if __name__ == ‘__main__‘:
findIPAtOnce("d:\\massiveIP_small.txt")

得到Log如下：

[plain] view plain copy

Started At: Thu Apr 12 11:03:35 2012
File Read Finished At: Thu Apr 12 11:03:41 2012
Write to Dic Finished At: Thu Apr 12 11:03:44 2012
Sorting Finished At: Thu Apr 12 11:03:45 2012
Result:
(‘10.197.222.105\n‘, 215)
(‘10.197.68.118\n‘, 210)
(‘10.197.229.152\n‘, 206)
(‘10.197.22.46\n‘, 202)
(‘10.197.98.83\n‘, 201)
(‘10.197.53.43\n‘, 201)
(‘10.197.169.65\n‘, 200)
(‘10.197.225.22\n‘, 200)
(‘10.197.146.78\n‘, 200)
(‘10.197.57.101\n‘, 200)

可见时间消耗如下：

文件数据读取：6秒

写入Dictionary：3秒

排序：1秒

总共耗时不过10秒，而且大多时间都是I/O的开销！！！

（五）小节

由以上种种可见Python对于海量数据处理的高效率，也为Python的同行处理海量数据提供了一些思路

有兴趣的朋友可以拿其他语言做同样的测试，共同进步

（六）修改

注：

.六、七节的增加是由于lidguan兄发现的一个大漏洞而做的修改，非常感谢！具体评论见下：

将一个大文件分割成许多的小文件,但楼主分割方式好像是根据文件大小来分割,然后分别排序,得出一系列的最大值,最后在最大值中比较,得出一个最后结果....

但每个ip可能在不同文件中都有记录,也许这个倒霉的ip是第一个文件的第二名,在第二个文件也是第二名,你用最大值进行比较,就会把这个倒霉的ip忽略掉,但其实这个ip才是真正的最大值..

我不懂python,当伪代码看的....如有不对的地方,请多多原谅

我确实也是考虑不周，才导致了以上算法的巨大漏洞，今天做如下修改：

思路：

1. 不对大文件进行拆分，否则会产生lidguan兄提到的问题

2. 假设这个一亿个IP地址的重复率比较高，重复后的IP可以一次性记录入Python Dictionary （Java Hash Map），那么就直接从大文件中一条一条读取IP地址，记录入Dictionary

3. 对Dictionary进行排序并输出

代码：

[python] view plain copy