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Prometheus + Granafa 40分钟构建MySQL监控平台实战教程

Prometheus + Granafa 概述

对于MySQL的监控平台,相信大家实现起来有很多了:基于天兔的监控,还有基于zabbix相关的二次开发。相信很多同行都应该已经开始玩起来了。我这边的选型是Prometheus + Granafa的实现方式。简而言之就是我现在的生产环境使用的是prometheus,还有就是granafa满足的我的日常工作需要。在入门的简介和安装,大家可以参考这里:

https://blog.51cto.com/cloumn/detail/77

1、首先看下我们的监控效果、mysql主从

构建高大上的MySQL监控平台

2、mysql状态:

构建高大上的MySQL监控平台

构建高大上的MySQL监控平台

3、缓冲池状态:

构建高大上的MySQL监控平台

exporter 相关部署实战教程

1、安装exporter

    [root@controller2 opt]# https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.10.0/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64.tar.gz
    [root@controller2 opt]# tar -xf mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64.tar.gz 

2、添加mysql 账户:

    GRANT SELECT, PROCESS, SUPER, REPLICATION CLIENT, RELOAD ON *.* TO 'exporter'@'%' IDENTIFIED BY 'localhost';
    flush privileges;

3、编辑配置文件:

    [root@controller2 mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64]# cat /opt/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64/.my.cnf 
    [client]
    user=exporter
    password=123456

4、设置配置文件:

    [root@controller2 mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64]# cat /etc/systemd/system/mysql_exporter.service 
    [Unit]
    Description=mysql Monitoring System
    Documentation=mysql Monitoring System

    [Service]
    ExecStart=/opt/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64/mysqld_exporter \
             -collect.info_schema.processlist \
             -collect.info_schema.innodb_tablespaces \
             -collect.info_schema.innodb_metrics  \
             -collect.perf_schema.tableiowaits \
             -collect.perf_schema.indexiowaits \
             -collect.perf_schema.tablelocks \
             -collect.engine_innodb_status \
             -collect.perf_schema.file_events \
             -collect.info_schema.processlist \
             -collect.binlog_size \
             -collect.info_schema.clientstats \
             -collect.perf_schema.eventswaits \
             -config.my-cnf=/opt/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64/.my.cnf

    [Install]
    WantedBy=multi-user.target

5、添加配置到prometheus server

      - job_name: 'mysql'
        static_configs:
         - targets: ['192.168.1.11:9104','192.168.1.12:9104']

6、测试看有没有返回数值:

http://192.168.1.12:9104/metrics

正常我们通过mysql_up可以查询倒mysql监控是否已经生效,是否起起来

    #HELP mysql_up Whether the MySQL server is up.
    #TYPE mysql_up gauge
    mysql_up 1

监控相关指标

在做任何一个东西监控的时候,我们要时刻明白我们要监控的是什么,指标是啥才能更好的去监控我们的服务,在mysql里面我们通常可以通过一下指标去衡量mysql的运行情况:mysql主从运行情况、查询吞吐量、慢查询情况、连接数情况、缓冲池使用情况以及查询执行性能等。

主从复制运行指标:

1、主从复制线程监控:

大部分情况下,很多企业使用的都是主从复制的环境,监控两个线程是非常重要的,在mysql里面我们通常是通过命令:

    MariaDB [(none)]> show slave status\G;
    *************************** 1. row ***************************
                   Slave_IO_State: Waiting for master to send event
                      Master_Host: 172.16.1.1
                      Master_User: repl
                      Master_Port: 3306
                    Connect_Retry: 60
                  Master_Log_File: mysql-bin.000045
              Read_Master_Log_Pos: 72904854
                   Relay_Log_File: mariadb-relay-bin.000127
                    Relay_Log_Pos: 72905142
            Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000045
                 Slave_IO_Running: Yes
                Slave_SQL_Running: Yes

Slave_IO_Running、Slave_SQL_Running两个线程正常那么说明我们的复制集群是健康状态的。

MySQLD Exporter中返回的样本数据中通过mysql_slave_status_slave_sql_running来获取主从集群的健康状况。

    # HELP mysql_slave_status_slave_sql_running Generic metric from SHOW SLAVE STATUS.
    # TYPE mysql_slave_status_slave_sql_running untyped
    mysql_slave_status_slave_sql_running{channel_name="",connection_name="",master_host="172.16.1.1",master_uuid=""} 1

2、主从复制落后时间:

在使用show slave status
里面还有一个关键的参数Seconds_Behind_Master。Seconds_Behind_Master表示slave上SQL thread与IO thread之间的延迟,我们都知道在MySQL的复制环境中,slave先从master上将binlog拉取到本地(通过IO thread),然后通过SQL
thread将binlog重放,而Seconds_Behind_Master表示本地relaylog中未被执行完的那部分的差值。所以如果slave拉取到本地的relaylog(实际上就是binlog,只是在slave上习惯称呼relaylog而已)都执行完,此时通过show slave status看到的会是0

Seconds_Behind_Master: 0

MySQLD Exporter中返回的样本数据中通过mysql_slave_status_seconds_behind_master 来获取相关状态。

    # HELP mysql_slave_status_seconds_behind_master Generic metric from SHOW SLAVE STATUS.
    # TYPE mysql_slave_status_seconds_behind_master untyped
    mysql_slave_status_seconds_behind_master{channel_name="",connection_name="",master_host="172.16.1.1",master_uuid=""} 0

查询吞吐量:

说到吞吐量,那么我们如何从那方面来衡量呢? 
通常来说我们可以根据mysql 的插入、查询、删除、更新等操作来

为了获取吞吐量,MySQL 有一个名为 Questions 的内部计数器(根据 MySQL
用语,这是一个服务器状态变量),客户端每发送一个查询语句,其值就会加一。由 Questions 指标带来的以客户端为中心的视角常常比相关的Queries
计数器更容易解释。作为存储程序的一部分,后者也会计算已执行语句的数量,以及诸如PREPARE 和 DEALLOCATE PREPARE
指令运行的次数,作为服务器端预处理语句的一部分。可以通过命令来查询:

    MariaDB [(none)]> SHOW GLOBAL STATUS LIKE "Questions";
    +---------------+-------+
    | Variable_name | Value |
    +---------------+-------+
    |
 Questions     | 15071 |
    +---------------+-------+

MySQLD Exporter中返回的样本数据中通过mysql_global_status_questions反映当前Questions计数器的大小:

    # HELP mysql_global_status_questions Generic metric from SHOW GLOBAL STATUS.
    # TYPE mysql_global_status_questions untyped
    mysql_global_status_questions 13253

当然由于prometheus
具有非常丰富的查询语言,我们可以通过这个累加的计数器来查询某一短时间内的查询增长率情况,可以做相关的阈值告警处理、例如一下查询2分钟时间内的查询情况:

rate(mysql_global_status_questions[2m])

当然上面是总量,我们可以分别从监控读、写指令的分解情况,从而更好地理解数据库的工作负载、找到可能的瓶颈。通常,通常,读取查询会由 Com_select
指标抓取,而写入查询则可能增加三个状态变量中某一个的值,这取决于具体的指令:

Writes = Com_insert + Com_update + Com_delete

下面我们通过命令获取插入的情况:

    MariaDB [(none)]> SHOW GLOBAL STATUS LIKE "Com_insert";
    +---------------+-------+
    | Variable_name | Value |
    +---------------+-------+
    |
 Com_insert    | 10578 |
    +---------------+-------+

从MySQLD
Exporter的/metrics返回的监控样本中,可以通过global_status_commands_total获取当前实例各类指令执行的次数:

    # HELP mysql_global_status_commands_total Total number of executed MySQL commands.
    # TYPE mysql_global_status_commands_total counter
    mysql_global_status_commands_total{command="create_trigger"} 0
    mysql_global_status_commands_total{command="create_udf"} 0
    mysql_global_status_commands_total{command="create_user"} 1
    mysql_global_status_commands_total{command="create_view"} 0
    mysql_global_status_commands_total{command="dealloc_sql"} 0
    mysql_global_status_commands_total{command="delete"} 3369
    mysql_global_status_commands_total{command="delete_multi"} 0

慢查询性能

查询性能方面,慢查询也是查询告警的一个重要的指标。MySQL还提供了一个Slow_queries的计数器,当查询的执行时间超过long_query_time的值后,计数器就会+1,其默认值为10秒,可以通过以下指令在MySQL中查询当前long_query_time的设置:

    MariaDB [(none)]> SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time';
    +-----------------+-----------+
    | Variable_name   | Value     |
    +-----------------+-----------+
    |
 long_query_time | 10.000000 |
    +-----------------+-----------+
    1 row in set (0.00 sec)

当然我们也可以修改时间

    MariaDB [(none)]> SET GLOBAL long_query_time = 5;
    Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

然后我们而已通过sql语言查询MySQL实例中Slow_queries的数量:

    MariaDB [(none)]> SHOW GLOBAL STATUS LIKE "Slow_queries";
    +---------------+-------+
    | Variable_name | Value |
    +---------------+-------+
    |
 Slow_queries  | 0     |
    +---------------+-------+
    1 row in set (0.00 sec)

MySQLD
Exporter返回的样本数据中,通过mysql_global_status_slow_queries指标展示当前的Slow_queries的值:

    # HELP mysql_global_status_slow_queries Generic metric from SHOW GLOBAL STATUS.
    # TYPE mysql_global_status_slow_queries untyped
    mysql_global_status_slow_queries 0

同样的,更具根据Prometheus 慢查询语句我们也可以查询倒他某段时间内的增长率:

rate(mysql_global_status_slow_queries[5m])

连接数监控

监控客户端连接情况相当重要,因为一旦可用连接耗尽,新的客户端连接就会遭到拒绝。MySQL 默认的连接数限制为 151。

    MariaDB [(none)]> SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections';
    +-----------------+-------+
    | Variable_name   | Value |
    +-----------------+-------+
    |
 max_connections | 151   |
    +-----------------+-------+

当然我们可以修改配置文件的形式来增加这个数值。与之对应的就是当前连接数量,当我们当前连接出来超过系统设置的最大值之后常会出现我们看到的Too many
connections(连接数过多),下面我查找一下当前连接数:

    MariaDB [(none)]> SHOW GLOBAL STATUS LIKE "Threads_connected";
    +-------------------+-------+
    | Variable_name     | Value |
    +-------------------+-------+
    |
 Threads_connected | 41     |
    +-------------------+-------

当然mysql 还提供Threads_running 这个指标,帮助你分隔在任意时间正在积极处理查询的线程与那些虽然可用但是闲置的连接。

    MariaDB [(none)]> SHOW GLOBAL STATUS LIKE "Threads_running";
    +-----------------+-------+
    | Variable_name   | Value |
    +-----------------+-------+
    |
 Threads_running | 10     |
    +-----------------+-------+

如果服务器真的达到 max_connections
限制,它就会开始拒绝新的连接。在这种情况下,Connection_errors_max_connections
指标就会开始增加,同时,追踪所有失败连接尝试的Aborted_connects 指标也会开始增加。

MySQLD Exporter返回的样本数据中:

    # HELP mysql_global_variables_max_connections Generic gauge metric from SHOW GLOBAL VARIABLES.
    # TYPE mysql_global_variables_max_connections gauge
    mysql_global_variables_max_connections 151         

表示最大连接数

    # HELP mysql_global_status_threads_connected Generic metric from SHOW GLOBAL STATUS.
    # TYPE mysql_global_status_threads_connected untyped
    mysql_global_status_threads_connected 41

表示当前的连接数

    # HELP mysql_global_status_threads_running Generic metric from SHOW GLOBAL STATUS.
    # TYPE mysql_global_status_threads_running untyped
    mysql_global_status_threads_running 1

表示当前活跃的连接数

    # HELP mysql_global_status_aborted_connects Generic metric from SHOW GLOBAL STATUS.
    # TYPE mysql_global_status_aborted_connects untyped
    mysql_global_status_aborted_connects 31

累计所有的连接数

    # HELP mysql_global_status_connection_errors_total Total number of MySQL connection errors.
    # TYPE mysql_global_status_connection_errors_total counter
    mysql_global_status_connection_errors_total{error="internal"} 0
    #服务器内部引起的错误、如内存硬盘等
    mysql_global_status_connection_errors_total{error="max_connections"} 0
    #超出连接处引起的错误

当然根据prom表达式,我们可以查询当前剩余可用的连接数:

mysql_global_variables_max_connections - mysql_global_status_threads_connected

查询mysq拒绝连接数

mysql_global_status_aborted_connects

缓冲池情况:

MySQL 默认的存储引擎 InnoDB
使用了一片称为缓冲池的内存区域,用于缓存数据表与索引的数据。缓冲池指标属于资源指标,而非工作指标,前者更多地用于调查(而非检测)性能问题。如果数据库性能开始下滑,而磁盘
I/O 在不断攀升,扩大缓冲池往往能带来性能回升。 
默认设置下,缓冲池的大小通常相对较小,为 128MiB。不过,MySQL 建议可将其扩大至专用数据库服务器物理内存的 80% 大小。我们可以查看一下:

    MariaDB [(none)]> show global variables like 'innodb_buffer_pool_size';
    +-------------------------+-----------+
    | Variable_name           | Value     |
    +-------------------------+-----------+
    |
 innodb_buffer_pool_size | 134217728 |
    +-------------------------+-----------+

MySQLD Exporter返回的样本数据中,使用mysql_global_variables_innodb_buffer_pool_size来表示。

    # HELP mysql_global_variables_innodb_buffer_pool_size Generic gauge metric from SHOW GLOBAL VARIABLES.
    # TYPE mysql_global_variables_innodb_buffer_pool_size gauge
    mysql_global_variables_innodb_buffer_pool_size 1.34217728e+08

    Innodb_buffer_pool_read_requests记录了正常从缓冲池读取数据的请求数量。可以通过以下指令查看

    MariaDB [(none)]> SHOW GLOBAL STATUS LIKE "Innodb_buffer_pool_read_requests";
    +----------------------------------+-------------+
    | Variable_name                    | Value       |
    +----------------------------------+-------------+
    |
 Innodb_buffer_pool_read_requests | 38465 |
    +----------------------------------+-------------+

MySQLD
Exporter返回的样本数据中,使用mysql_global_status_innodb_buffer_pool_read_requests来表示。

    # HELP mysql_global_status_innodb_buffer_pool_read_requests Generic metric from SHOW GLOBAL STATUS.
    # TYPE mysql_global_status_innodb_buffer_pool_read_requests untyped
    mysql_global_status_innodb_buffer_pool_read_requests 2.7711547168e+10

当缓冲池无法满足时,MySQL只能从磁盘中读取数据。Innodb_buffer_pool_reads即记录了从磁盘读取数据的请求数量。通常来说从内存中读取数据的速度要比从磁盘中读取快很多,因此,如果Innodb_buffer_pool_reads的值开始增加,可能意味着数据库的性能有问题。
可以通过以下只能查看Innodb_buffer_pool_reads的数量

    MariaDB [(none)]> SHOW GLOBAL STATUS LIKE "Innodb_buffer_pool_reads";
    +--------------------------+-------+
    | Variable_name            | Value |
    +--------------------------+-------+
    |
 Innodb_buffer_pool_reads | 138  |
    +--------------------------+-------+
    1 row in set (0.00 sec)

MySQLD
Exporter返回的样本数据中,使用mysql_global_status_innodb_buffer_pool_read_requests来表示。

    # HELP mysql_global_status_innodb_buffer_pool_reads Generic metric from SHOW GLOBAL STATUS.
    # TYPE mysql_global_status_innodb_buffer_pool_reads untyped
    mysql_global_status_innodb_buffer_pool_reads 138

通过以上监控指标,以及实际监控的场景,我们可以利用PromQL快速建立多个监控项。可以查看两分钟内读取磁盘的增长率的增长率:

rate(mysql_global_status_innodb_buffer_pool_reads[2m])

官方模板ID

上面是我们简单列举的一些指标,下面我们使用granafa给 MySQLD_Exporter添加监控图表:

  • 主从主群监控(模板7371):

  • 相关mysql 状态监控7362:

  • 缓冲池状态7365:

  • 简单的告警规则

除了相关模板之外,没有告警规则那么我们的监控就是不完美的,下面列一下我们的监控告警规则

    groups:
    - name: MySQL-rules
      rules:
      - alert: MySQL Status 
        expr: up == 0
        for: 5s 
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "{{$labels.instance}}: MySQL has stop !!!"
          description: "检测MySQL数据库运行状态"

      - alert: MySQL Slave IO Thread Status
        expr: mysql_slave_status_slave_io_running == 0
        for: 5s 
        labels:
          severity: warning
        annotations: 
          summary: "{{$labels.instance}}: MySQL Slave IO Thread has stop !!!"
          description: "检测MySQL主从IO线程运行状态"

      - alert: MySQL Slave SQL Thread Status 
        expr: mysql_slave_status_slave_sql_running == 0
        for: 5s 
        labels:
          severity: warning
        annotations: 
          summary: "{{$labels.instance}}: MySQL Slave SQL Thread has stop !!!"
          description: "检测MySQL主从SQL线程运行状态"

      - alert: MySQL Slave Delay Status 
        expr: mysql_slave_status_sql_delay == 30
        for: 5s 
        labels:
          severity: warning
        annotations: 
          summary: "{{$labels.instance}}: MySQL Slave Delay has more than 30s !!!"
          description: "检测MySQL主从延时状态"

      - alert: Mysql_Too_Many_Connections
        expr: rate(mysql_global_status_threads_connected[5m]) > 200
        for: 2m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "{{$labels.instance}}: 连接数过多"
          description: "{{$labels.instance}}: 连接数过多,请处理 ,(current value is: {{ $value }})"  

      - alert: Mysql_Too_Many_slow_queries
        expr: rate(mysql_global_status_slow_queries[5m]) > 3
        for: 2m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "{{$labels.instance}}: 慢查询有点多,请检查处理"
          description: "{{$labels.instance}}: Mysql slow_queries is more than 3 per second ,(current value is: {{ $value }})"

2、添加规则到prometheus:

    rule_files:
      - "rules/*.yml" 

3、打开web ui我们可以看到规则生效了:

构建高大上的MySQL监控平台

总结

到处监控mysql的相关状态已经完成,大家可以根据mysql更多的监控指标去完善自己的监控,当然这一套就是我用在线上环境的,可以参考参考。

来源:https://blog.51cto.com/xiaoluoge/2476375
作者:小罗ge11

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Pandas实战教程:将Excel转为html格式

大家谈及用Pandas导出数据,应该就会想到to.xxx系列的函数。

这其中呢,比较常用的就是pd.to_csv()pd.to_excel()。但其实还可以将其导成Html网页格式,这里用到的函数就是pd.to_html()

读取Excel

今天我们要实现Excel转为html格式,首先需要用读取Excel中的表格数据。

import pandas as pd
data = pd.read_excel('测试.xlsx')

查看数据

data.head()

下面我们来学习把DataFrame转换成HTML表格的方法。

生成Html

to_html()函数可以直接把DataFrame转换成HTML表格,只需一行代码即可实现:

html_table = data.to_html('测试.html')

运行上面代码后,工作目录中多了测试.html文件,使用网页浏览器打开它,显示内容如下👇

print(data.to_html())

通过print打印,可以看到DataFrame的内部结构被自动转换为嵌入在表格中的<TH>,<TR>,<TD>标签,保留所有内部层级结构。

调整格式

我们还可以自定义修改参数,来调整生成HTML的格式。

html_table = data.to_html('测试.html',header = True,index = False,justify='center')

再次打开新生成的测试.html文件,发现格式已经发生了变化。

如果想对格式进行进一步调整(增加标题、修改颜色等),就需要一些HTML知识了,可以对生成的测试.html文件中的文本进行调整。

对于有些小伙伴可能需要进行页面展示,就要搭配Flask库来使用了。

小结

Pandas提供read_html()to_html()两个函数用于读写html格式的文件。这两个函数非常有用,一个轻松将DataFrame等复杂的数据结构转换成HTML表格;另一个不用复杂爬虫,简单几行代码即可抓取Table表格型数据,简直是个神器!

今天篇幅很短,主要讲了Pandas中to_html()这个函数。使用该函数最大的优点是:我们在不了解html知识的情况下,就能生成一个表格型的HTML。本文转自快学Python

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Python 超方便的迭代进度条 (Tqdm)

Tqdm 是一个智能进度表。它能够显示所有可迭代对象当前执行的进度。

你只需要用 tqdm 对可迭代对象进行封装后再遍历即可实现进度条功能,比如说:

from tqdm import tqdm
for i in tqdm(range(10000)):
    ...

显示效果如下:

76%|████████████████████████ | 7568/10000 [00:33<00:10, 229.00it/s]

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),输入命令安装依赖:

pip install tqdm

2.基本使用

tqdm 非常灵活,可以使用多种方式调用。下面给出了三个主要的形式。

2.1 迭代的形式

使用tqdm()封装可迭代的对象:

from tqdm import tqdm
from time import sleep

text = ""
for char in tqdm(["a", "b", "c", "d"]):
    sleep(0.25)
    text = text + char

trange(i)是特殊的关键字,是封装了range的tqdm对象:

from tqdm import trange

for i in trange(100):
    sleep(0.01)

你还能控制进度条显示当前步骤的名称:

pbar = tqdm(["a", "b", "c", "d"])
for char in pbar:
    sleep(0.25)
    pbar.set_description("Processing %s" % char)

Processing d: 100%|█████████████████████████████████████████████| 4/4 [00:01<00:00, 3.99it/s]

2.2 手动的形式

除了迭代的形式,你可以手动控制进度,加一个tqdm上下文即可:

with tqdm(total=100) as pbar:
    for i in range(10):
        sleep(0.1)
        pbar.update(10)

上述例子中,pbar 是 tpdm 的“进度”,每一次对 pbar 进行 update 10 都相当于进度加10。

Total 的值即是总进度,这里 total 的值是100,那么pbar加到100的时候进度也就结束了。

你也可以选择不使用上下文的形式调用,但要记得结束后对对象进行关闭操作:

pbar = tqdm(total=100)
for i in range(10):
    sleep(0.1)
    pbar.update(10)
pbar.close()

3.模块结合

Tqdm 最妙的地方在于能在命令行中结合使用:

$ find . -name '*.py' -type f -exec cat \{} \; |
    tqdm --unit loc --unit_scale --total 857366 >> /dev/null
100%|█████████████████████████████████| 857K/857K [00:04<00:00, 246Kloc/s]

只需在管道之间插入tqdm(或python -m tqdm),即可将进度条显示到终端上。

备份大目录:

$ tar -zcf - docs/ | tqdm --bytes --total `du -sb docs/ | cut -f1` \
  > backup.tgz
 44%|██████████████▊                   | 153M/352M [00:14<00:18, 11.0MB/s]

这可以进一步美化:

$ BYTES="$(du -sb docs/ | cut -f1)"
$ tar -cf - docs/ \
  | tqdm --bytes --total "$BYTES" --desc Processing | gzip \
  | tqdm --bytes --total "$BYTES" --desc Compressed --position 1 \
  > ~/backup.tgz
Processing: 100%|██████████████████████| 352M/352M [00:14<00:00, 30.2MB/s]
Compressed:  42%|█████████▎            | 148M/352M [00:14<00:19, 10.9MB/s]

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FoolNLTK — 简单好用的中文NLP工具包

FoolNLTK — 作者号称“可能不是最快的开源中文分词,但很可能是最准的开源中文分词”。

这个开源工具包基于BiLSTM模型训练而成,功能包含分词,词性标注,实体识别。并支持用户自定义词典,可训练自己的模型及批量处理文本。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),输入命令安装依赖:

pip install foolnltk

2.使用说明

2.1 分词功能

通过 fool.cut 函数,能够实现分词功能:

import fool

text = "一个傻子在北京"
print(fool.cut(text))
# ['一个', '傻子', '在', '北京']

命令行针对文件进行分词操作:

python -m fool [filename]

2.2 用户自定义词典

词典格式格式如下,词的权重越高,词的长度越长就越越可能出现,权重值请大于1:

难受香菇 10
什么鬼 10
分词工具 10
北京 10
北京天安门 10

加载词典:

import fool
fool.load_userdict(path) # path 为词典路径
text = ["我在北京天安门看你难受香菇", "我在北京晒太阳你在非洲看雪"]
print(fool.cut(text))
#[['我', '在', '北京', '天安门', '看', '你', '难受', '香菇'],
# ['我', '在', '北京', '晒太阳', '你', '在', '非洲', '看', '雪']]

删除词典:

fool.delete_userdict();

2.3 词性标注

词性标注只需要使用 pos_cut 函数,生成的数组结果中,第一个维度是对应字符串的识别结果。第二个维度是分词后的每个词语及对应的词性。

import fool

text = ["一个傻子在北京"]
print(fool.pos_cut(text))
#[[('一个', 'm'), ('傻子', 'n'), ('在', 'p'), ('北京', 'ns')]]

2.4 实体识别

实体识别的结果元素中,第一二个元素是关键词的起始坐标和结束坐标,第三个元素是实体类别,最后一个元素是实体关键词。

import fool 

text = ["一个傻子在北京","你好啊"]
words, ners = fool.analysis(text)
print(ners)
#[[(5, 8, 'location', '北京')]]

3.定制自己的模型

你可以在 linux 的 Python3 环境定制自己的模型。

git clone https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK.git
cd FoolNLTK/train

1.训练。模型训练 data_dir 存放训练数据格式如 datasets/demo 下。下载与训练的模型,我这里是将下载的模型软链接到 pretrainmodel 下

python ./train_bert_ner.py --data_dir=data/bid_train_data \
  --bert_config_file=./pretrainmodel/bert_config.json \
  --init_checkpoint=./pretrainmodel/bert_model.ckpt \
  --vocab_file=./pretrainmodel/vocab.txt \
  --output_dir=./output/all_bid_result_dir/ --do_train

2.导出模型。模型导出 predict 同时指定 do_export 就能导出 pb 格式的模型,用于部署:

python ./train_bert_ner.py --data_dir=data/bid_train_data \
  --bert_config_file=./pretrainmodel/bert_config.json \
  --init_checkpoint=./pretrainmodel/bert_model.ckpt \
  --vocab_file=vocab.txt \
  --output_dir=./output/all_bid_result_dir/ --do_predict --do_export

3.预测。在 bert_predict.py 中指定下面三个参数就能加载训练好的模型完成预测:

VOCAB_FILE = './pretrainmodel/vocab.txt'
LABEL_FILE = './output/label2id.pkl'
EXPORT_PATH = './export_models/1581318324'

如果你有兴趣构建自己的模型,并且还有一些构建的疑惑,你可以在这里看到详细的说明文档:
https://github.com/rockyzhengwu/FoolNLTK/blob/master/train/README.md

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Python 如何找到下一个“游戏驿站”?

Reddit Hyped Stocks — 是GitHub上开源的一个查找 Reddit 当前被炒作的股票的Web应用程序。

通过它,你或许能找到下一支“游戏驿站”。

1.怎么判断“炒作”?

作者使用“炒作得分”的概念对Reddit上所有被炒作的股票进行了排序,其中炒作得分的计算如下:

收集的原始数据包含所选子Reddit的前n个帖子,每次都会收集包括点赞在内的所有基本数据。

每个帖子都会被标记为某只股票的炒作贴(基于标题)。

然后建立一个矩阵,其中每一行代表一个时间点,每一列代表一只股票。矩阵的值表示在某个时间点,一只股票的所有帖子的炒作分数的总和。

然后计算每个时间点的差值作为增量值,比如我想知道过去7天的炒作分数排行,我会对各个股票将过去7天的增量值之和作为总和来计算炒作分数并进行排行。

有关确切的算法,请查看源代码中的 ticker_score_calulation.py

2.功能与说明

炒作图(顶部),即下图所示:

该图表显示了Reddit上当前炒作分数最高的一些股票,显示了排名前15位的股票的累计炒作得分。默认情况下,这个图表显示过去一星期内各个股票的分数变化。

炒作表(左侧),如下图所示:

这里会显示排名前30位的炒作股票及其各自的炒作得分,以下值:

  • Score Abs:所有相关帖子的炒作分数总和
  • Δ7d/Δ3d/Δ1d:周期分别为7/3/1天的增量炒作得分

另外,每一行都指示一天的仓位增/减(两个上/下箭头表示+/- 5个排名,一个上/下箭头表示小于+/- 5个排名,= 表示不变)。

单击股票名字后,会打开详细信息视图:

这里会展示股票的基本信息,每股收益、所属行业、PE值、关联的Reddit帖子等等。

3.安装部署

在Python实用宝典后台回复:Reddit 可以获取此开源代码库的代码和数据(reddit-hyped-stocks 及 data.db)。

(选项1)使用Docker运行应用程序:

(选项2)在没有Docker的情况下运行应用程序/设置开发环境

  • 1. 将存储库克隆到本地计算机
  • 2. 安装Python 3和Node.js
  • 3. cd 到 backend 并运行 pip3 install -r requirements.txt 以安装后端依赖项。运行 backend/start.sh 以运行后端开发服务器
  • 4. cd到 frontend 并运行 npm i 以安装前端依赖项。运行npm run start以运行前端开发服务器。

(非必须)收集原始数据

由于炒作得分取决于帖子,因此必须定期(例如每小时)爬取Reddit帖子数据。

必须条件:获取 Reddit API token:

  • 1. 前往 https://www.reddit.com/prefs/apps
  • 2. 点击“创建应用”并填写信息,使用“script”类型
  • 3. 将密钥和应用程序ID复制到文件中:  backend/praw.ini

默认情况下,子论坛 robinhoodpennystockspennystocks 会被爬取(可在中配置backend/load_data.py)。

数据会被保存到Sqlite数据库中。要查询数据,请使用脚本 backend/load_data.py 或运行 ./run-load-data-docker.sh

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Python 将你的照片转化为“速写”

Photo-Sketching 一个能将照片的轮廓识别出来并将其转化为“速写”型图像的开源模块。

比如,这只小狗:

经过模型的转化,会变成卡通版的小狗:

当然,也不是什么照片都处理的好,比如这个风景画就不行:

摇身一变,成了抽象风格:

非常好,这很人工智能。

这个模块的使用也相对简单,下面给大家带上全方面的教程:

1.虚拟环境及依赖安装

这个项目推荐大家直接用Anaconda进行环境的构建和开发:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,因为作者提供了一个 environment.yml 文件,你只需要输入以下命令,就能一键安装环境和依赖:

conda env create -f environment.yml

此外,推荐大家用VSCode编辑器来编写像这样的小型Python项目:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

2.下载预训练模型

作者已经训练好了一些识别模型方便大家使用,可以在下列地址找到:
https://drive.google.com/file/d/1TQf-LyS8rRDDapdcTnEgWzYJllPgiXdj/view

作者使用的是谷歌硬盘,如果你无法科学上网,可以使用我提供的完整源代码+预训练模型,在后台回复:sketch 即可获取。

下载完成后解压文件,将 latest_net_D.pth 和 latest_net_G.pth 放置到 Checkpoints 文件夹下:

3.运行预训练模型

接下来,我们需要修改使用预训练模型的启动脚本,这些脚本都放在 PhotoSketch\scripts 下,我们需要使用的是 test_pretrained.cmd 或者 test_pretrained.sh 这两个脚本。

如果你是 windows 系统,请修改 test_pretrained.cmd 脚本,重点是dataDir、results_dir、checkpoints_dir:

dataDir 指向到 PhotoSketch 所在的文件夹目录,如果你是跟我一样这么配的,results_dir 只需要配成 %dataDir%\PhotoSketch\Results\ 即可,checkpoints_dir 则为 %dataDir%\PhotoSketch\Checkpoints\

如果你是macOS或者Linux,则修改 test_pretrained.sh 文件,修改方法与上面windows 的一样,只不过 反斜杠 “\” 要换成 斜杆 “/” 。

修改完脚本后,打开命令行/终端,输入以下命令,就会将你 PhotoSketch\examples 目录下的文件转化为“速写”。

windows:

scripts\test_pretrained.cmd

Linux/Macos:

./scripts/test_pretrained.sh

转化结果可以在 PhotoSketch\Results 中看到,如下两图所示。

待转化目录:

转化后:

可以看到效果其实不是非常好,由于是作者预训练的模型,所以效果不好也正常,如果大家需要的话,可以自己针对性地拿一些图像训练模型,并针对性地做识别,这样做效果才是最好的。

你需要训练或测试自己的模型也非常简单:

  • 在仓库的根目录中,运行 scripts/train.sh 可以训练模型
  • 在仓库的根目录中,运行 scripts/test.sh 可以测试val集或测试集

当然训练过程肯定没这么简单,你会遇到不少问题,但是我相信大部分都是存放图片的目录结构上的问题,大家如果有兴趣可以动手试试。

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数据分析实战教程|Pandas处理数据太慢,来试试Polars吧!

很多人在学习数据分析的时候,肯定都会用到Pandas这个库,非常的实用!

从创建数据到读取各种格式的文件(text、csv、json),或者对数据进行切片和分割组合多个数据源,Pandas都能够很好的满足。

Pandas最初发布于2008年,使用Python、Cython和C编写的。是一个超级强大、快速易于使用的Python库,用于数据分析和处理。

当然Pandas也是有不足之处的,比如不具备多处理器,处理较大的数据集速度很慢。

今天,小F就给大家介绍一个新兴的Python库——Polars。

使用语法和Pandas差不多,处理数据的速度却比Pandas快了不少。

一个是大熊猫,一个是北极熊~

GitHub地址:https://github.com/ritchie46/polars

使用文档:https://ritchie46.github.io/polars-book/

Polars是通过Rust编写的一个库,Polars的内存模型是基于Apache Arrow。

Polars存在两种API,一种是Eager API,另一种则是Lazy API。

其中Eager API和Pandas的使用类似,语法差不太多,立即执行就能产生结果。

而Lazy API就像Spark,首先将查询转换为逻辑计划,然后对计划进行重组优化,以减少执行时间和内存使用。

安装Polars,使用百度pip源。

# 安装polars
pip install polars -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/

安装成功后,开始测试,比较Pandas和Polars处理数据的情况。

使用某网站注册用户的用户名数据进行分析,包含约2600万个用户名的CSV文件。

import pandas as pd

df = pd.read_csv(‘users.csv’)
print(df)

数据情况如下。

此外还使用了一个自己创建的CSV文件,用以数据整合测试。

import pandas as pd

df = pd.read_csv(‘fake_user.csv’)
print(df)

得到结果如下。

首先比较一下两个库的排序算法耗时。

import timeit
import pandas as pd

start = timeit.default_timer()

df = pd.read_csv(‘users.csv’)
df.sort_values(‘n’, ascending=False)
stop = timeit.default_timer()

print(‘Time: ‘, stop – start)

————————-
Time:  27.555776743218303

可以看到使用Pandas对数据进行排序,花费了大约28s。

import timeit
import polars as pl

start = timeit.default_timer()

df = pl.read_csv(‘users.csv’)
df.sort(by_column=‘n’, reverse=True)
stop = timeit.default_timer()

print(‘Time: ‘, stop – start)

———————–
Time:  9.924110282212496

Polars只花费了约10s,这意味着Polars比Pandas快了2.7倍。

下面,我们来试试数据整合的效果,纵向连接。

import timeit
import pandas as pd

start = timeit.default_timer()

df_users = pd.read_csv(‘users.csv’)
df_fake = pd.read_csv(‘fake_user.csv’)
df_users.append(df_fake, ignore_index=True)
stop = timeit.default_timer()

print(‘Time: ‘, stop – start)

————————
Time:  15.556222308427095

使用Pandas耗时15s。

import timeit
import polars as pl

start = timeit.default_timer()

df_users = pl.read_csv(‘users.csv’)
df_fake = pl.read_csv(‘fake_user.csv’)
df_users.vstack(df_fake)
stop = timeit.default_timer()

print(‘Time: ‘, stop – start)

———————–
Time:  3.475433263927698

Polars居然最使用了约3.5s,这里Polars比Pandas快了4.5倍。

通过上面的比较,Polars在处理速度上表现得相当不错。

可以是大家在未来处理数据时,另一种选择~

当然,Pandas目前历时12年,已经形成了很成熟的生态,支持很多其它的数据分析库。

Polars则是一个较新的库,不足的地方还有很多。

如果你的数据集对于Pandas来说太大,对于Spark来说太小,那么Polars便是你可以考虑的一个选择。

本文转载自公众号【法纳斯特】

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Pandas 实战 — 结构化数据非等值范围查找

本文通过两个案例,三个部分介绍了如何在 pandas 结构化数据中进行高效的范围查找。

1.简单案例讲解

Pandas案例需求

有两张表,A表记录了很多款产品的三个基础字段,分别是产品ID,地区代码和重量:

B表是运费明细表,这个表结构很“业务”。每行对应着单个地区,不同档位重量,所对应的运费:

比如121地区,0-0.5kg的产品,运费是5.38元;2.01(实际应该是大于1)-3kg,运费则是5.44元。
现在,我们想要结合A表和B表,统计出A表每个产品付多少运费,应该怎么实现?
可以先自己思考一分钟!

解题思路

人海战术

任何数据需求,在人海战术面前都是弟弟。

A表一共215行,我们只需要找215个人,每个人只需要记好自己要统计那款产品的地区代码和重量字段,然后在B表中根据地区代码,找到所在地区运费标准,然后一眼扫过去,就能得到最终运费了。

两个“只需要”,问题就这样easy的解决了。

问题变成了,我还差214个人。

解构战术

通过人海战术,我们其实已经明确了解题的朴素思路:根据地区代码和重量,和B表匹配,返回运费结果。

难点在于,B表是偏透视表结构的,运费是横向分布,用Pandas就算用地区代码匹配,还是不能找到合适的运费区间。

怎么办呢?

如果我们把B表解构,变成“源数据”格式,问题就全部解决了:

转换完成后,和A表根据地区代码做一个匹配筛选,答案就自己跑出来了。
下面是动手时刻。

具体实现

先导入数据,A表(product):

B表(cost):

要想把B表变成“源数据”的格式,关键在于理解stack()堆叠操作,结合示例图比较容易搞懂:

通过stack操作,把多列变为单列多行,原本的2列数据堆成了1列,从而方便了一些场景下的匹配。要变回来也很简单,unstack即可:

在我们的具体场景中,先指定好不变的索引列,然后直接上stack:

这样,就得到了我们目标的源数据。接着,A表和B表做匹配:

值得注意的是,因为我们根据每个地方的重量区间做了堆叠,这里的匹配结果,每个产品保留了对应地区,所有重量区间的价格,离最终结果还有一步之遥。
需要把重量区间做拆分,从而和产品重量对比,找到对应的重量区间:

接着,根据重量的最低、最高区间,判断每一行的重量是否符合区间:

最后,筛选出符合区间的产品,及对应的价格等字段:

大功告成!

2.复杂一点的情况

Pandas案例需求

需求如下:

该问题最核心的解题思路是按照地区代码先将两张表关联起来,然后按照重量是否在指定的区间筛选出符合条件的记录。不同的解法实际区别也是,如何进行表关联,如何进行关联后的过滤。

上文的简化写法

简化后:

import pandas as pd

product = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='A')
cost = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='B')

fi_cost = cost.set_index(['地区代码','地区缩写']).stack().reset_index()
result = pd.merge(product, fi_cost, on='地区代码', how='left')
result.columns = ['产品ID''地区代码''重量''地区缩写''重量区间''价格']
result[['最低区间''最高区间']] = result['重量区间'].str.split('~', expand=True).astype(float)
result.query("最低区间<=`重量`<=最高区间")

顺序查找匹配

考虑到直接merge会产生笛卡尔积,多消耗N倍的内存,所以下面采用筛选连接法,执行耗时比merge连接稍微长点,但减少了内存消耗。

首先读取数据:

import pandas as pd
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = 'all'

product = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='A')
cost = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='B')

预览数据:

product.head()
cost.head()

下面我们将价格表由”宽格式”旋转为”长格式”方便匹配:

fi_cost = cost.melt(id_vars=["地区代码""地区缩写"], var_name="重量区间", value_name='价格')
fi_cost

观察价格区间0~0.5, 0.501~1, 1.01~2, 2.01~3, 3.01~4, 4.01~5, 5.01~7, 7.01~10, 10.01~15, 15.01~100000我们完全可以只取前面的数字或只取后面的数字,理解为一个前闭后开或前开后闭的区间,我取重量区间的最大值来表示区间:

fi_cost.重量区间 = fi_cost.重量区间.str.split("~").str[1].astype("float")
fi_cost.sort_values(["地区代码""重量区间"], inplace=True, ignore_index=True)
fi_cost.head(10)

测试对第一个产品,取出对应的地区价格表:

fi_cost_g = fi_cost.groupby("地区代码")
for product_id, area_id, weight in product.values:
    print(product_id, area_id, weight)
    cost_table = fi_cost_g.get_group(area_id)
    display(cost_table)
    break

下面我们继续测试根据重量筛选出对应的价格:

fi_cost_g = fi_cost.groupby("地区代码")[["地区缩写""重量区间""价格"]]
for product_id, area_id, weight in product.values:
    print(product_id, area_id, weight)
    cost_table = fi_cost_g.get_group(area_id)
    display(cost_table)
    for area, weight_cost, price in cost_table.values:
        if weight <= weight_cost:
            print(area, price)
            break
    break

可以看到已经顺利的匹配出对应的价格是20.05。

于是完善最终代码为:

result = []
fi_cost_g = fi_cost.groupby("地区代码")[["地区缩写""重量区间""价格"]]
for product_id, area_id, weight in product.values:
    cost_table = fi_cost_g.get_group(area_id)
    for area, weight_cost, price in cost_table.values:
        if weight <= weight_cost:
            break
    result.append((product_id, area_id, area, weight, price))
result = pd.DataFrame(result, columns=["产品ID""地区代码""地区缩写""重量(kg)""价格"])
result

成功匹配出每个产品对应的地区简写和价格。

顺序查找匹配的完整代码为:

import pandas as pd

product = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='A')
cost = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='B')

fi_cost = cost.melt(id_vars=["地区代码""地区缩写"], var_name="重量区间", value_name='价格')
fi_cost.重量区间 = fi_cost.重量区间.str.split("~").str[1].astype("float")
fi_cost.sort_values(["地区代码""重量区间"], inplace=True, ignore_index=True)
result = []
fi_cost_g = fi_cost.groupby("地区代码")[["地区缩写""重量区间""价格"]]
for product_id, area_id, weight in product.values:
    cost_table = fi_cost_g.get_group(area_id)
    for area, weight_cost, price in cost_table.values:
        if weight <= weight_cost:
            break
    result.append((product_id, area_id, area, weight, price))
result = pd.DataFrame(result, columns=["产品ID""地区代码""地区缩写""重量(kg)""价格"])
result

3.优化方案

前面两部分内容就已经解决了问题,考虑到上述区间查找其实是一个顺序查找的问题,所以我们可以使用二分查找进一步优化减少查找次数。

当然二分查找对于这种2位数级别的区间个数查找优化不明显,但是当区间增加到万级别,几十万的级别时,那个查找效率一下子就体现出来了,大概就是几万次查找和几次查找的区别。

字典查找+二分查找高效匹配

本次优化,主要通过字典查询大幅度加快了查询的效率,几乎实现了将非等值连接转换为等值连接。

首先读取数据:

import pandas as pd

product = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='A')
cost = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='B')
cost.head()

下面计划将价格表直接转换为能根据地区代码和索引快速查找价格的字典。

先取出区间范围列表,用于索引位置查找:

price_range = cost.columns[2:].str.split("~").str[1].astype("float").tolist()
price_range

结果:

[0.5, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 7.0, 10.0, 15.0, 100000.0]

下面将测试二分查找的效果:

import bisect
import numpy as np

for a in np.linspace(0.5510):
    idx = bisect.bisect_left(price_range, a)
    print(a, idx)

结果:

0.5 0
1.0 1
1.5 2
2.0 2
2.5 3
3.0 3
3.5 4
4.0 4
4.5 5
5.0 5

可以打印索引列表方便对比:

print(*enumerate(price_range))

结果:

(0, 0.5) (1, 1.0) (2, 2.0) (3, 3.0) (4, 4.0) (5, 5.0) (6, 7.0) (7, 10.0) (8, 15.0) (9, 100000.0)

经过对比可以看到,二分查找可以正确的找到一个指定的重量在重量区间的索引位置。

于是我们可以构建地区代码和索引位置作联合主键快速查找价格的字典:

cost_dict = {}
for area_id, area, *prices in cost.values:
for idx, price in enumerate(prices):
        cost_dict[(area_id, idx)] = area, price

然后就可以批量查找对应的运费了:

result = []
for product_id, area_id, weight in product.values:
    idx = bisect.bisect_left(price_range, weight)
    area, price = cost_dict[(area_id, idx)]
    result.append((product_id, area_id, area, weight, price))
result = pd.DataFrame(result, columns=["产品ID""地区代码""地区缩写""重量(kg)""价格"])
result

字典查找+二分查找高效匹配的完整代码:

import pandas as pd
import bisect

product = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='A')
cost = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='B')
price_range = cost.columns[2:].str.split("~").str[1].astype("float").tolist()
cost_dict = {}
for area_id, area, *prices in cost.values:
for idx, price in enumerate(prices):
        cost_dict[(area_id, idx)] = area, price
result = []
for product_id, area_id, weight in product.values:
    idx = bisect.bisect_left(price_range, weight)
    area, price = cost_dict[(area_id, idx)]
    result.append((product_id, area_id, area, weight, price))
result = pd.DataFrame(result, columns=["产品ID""地区代码""地区缩写""重量(kg)""价格"])
result

两种算法的性能对比

可以看到即使如此小的数据量下依然存在几十倍的性能差异,将来更大的数量量时,性能差异会更大。

将非等值连接转换为等值连接

基于以上测试,我们可以将非等值连接转换为等值连接直接连接出结果,完整代码如下:

import pandas as pd
import bisect

product = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='A')
cost = pd.read_excel('sample.xlsx', sheet_name='B')
price_range = cost.columns[2:].str.split("~").str[1].astype("float").tolist()
cost.columns = ["地区代码""地区缩写"]+list(range(cost.shape[1]-2))
cost = cost.melt(id_vars=["地区代码""地区缩写"],
                       var_name='idx', value_name='运费')
product["idx"] = product["重量(kg)"].apply(
lambda weight: bisect.bisect_left(price_range, weight))
result = pd.merge(product, cost, on=['地区代码''idx'], how='left')
result.drop(columns=["idx"], inplace=True)
result

该方法的平均耗时为6ms:

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Easyocr — 3行代码识别图片中的任意语言文字

今天给大家介绍一个超级简单且强大的OCR文本识别工具:easyocr.

这个模块支持70多种语言的即用型OCR,包括中文,日文,韩文和泰文等。

下面是使用这个模块的实战教程。

1.准备

开始之前,你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上,如果没有,请访问这篇文章:超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析,可以直接安装Anaconda:Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda,它内置了Python和pip.

(可选2) 此外,推荐大家用VSCode编辑器来编写小型Python项目:Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南

Windows环境下打开Cmd(开始—运行—CMD),苹果系统环境下请打开Terminal(command+空格输入Terminal),输入命令安装依赖:

pip install easyocr

它会安装除了模型文件之外的所有依赖,模型文件则会在运行代码的时候下载。

对于Windows,如果在安装Torch或Torchvision时报错了,请先按照https://pytorch.org的官方说明安装Torch和Torchvision 。

在pytorch网站上,请确保选择正确的CUDA版本。如果仅打算在CPU模式下运行,请选择CUDA = None。

2.实战教程

这个模块用起来真的非常简单,三行代码完事了:

import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en'])
result = reader.readtext('test.png')

运行的过程中会安装所需要的模型文件,像下面这样:

不过它的下载速度非常慢,而且经常会失败,因此这里给出第二个解决方案:先下载好模型文件,再将其放置到所需要的位置:

如果下载速度太慢,请在Python实用宝典公众号后台回复:easyocr, 下载我上传到微云网盘的文字检测模型(CRAFT)和中文简体模型文件包。

下载完模型后,将文件放到下面这个位置。

Windows:C:\Users\用户名.EasyOCR\model
Linux:~/ .EasyOCR / model

重新执行脚本不会再提醒下载模型了:

import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ch_sim'])
result = reader.readtext('test.png')
print(result)

我随便截了一个直播弹幕的图片保存在脚本所在的文件夹下,命名为test.png:

结果如下:

基本上所有应该识别的文字都识别出来了,效果非常不错。

另外也可以看到,输出采用列表格式,每个item分别表示对应文字的边界框,识别文本结果和置信度。

这个模块还能识别多语种的情况:

我将这张图片命名为test2.jpg,修改代码中对应的图片名称:

import easyocr
reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en'])
result = reader.readtext('test2.jpg')
print(result)

效果如下:

这张图片很复杂,而且是中英文混杂在一起的情况,但是可以看到模型除了左上角的水印,图片中的文字基本都是识别出来了,尽管有部分文字识别错误,但还在可以接受的范围之内。

不过需要注意的是,虽然可以一次性识别许多种语言,但并非所有语言都可以一起用,通常是公共语言和一个特殊语种可以一起识别,相互兼容,比如英语和日语。

如果你的电脑没有GPU或者显存不足,可以加一个gpu=false的参数仅使用CPU运行:

reader = easyocr.Reader(['ch_sim','en'], gpu = False)

另外,这个模块还支持直接使用命令行运行,相当方便,大家可以试一试:

easyocr -l ch_sim en -f test.png --detail=1 --gpu=True

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Python Pyecharts 可视化轻松展示交通拥堵情况

就在今天,我感受到了来自堵车的深深恶意。没有错!我今天被堵在路上近乎3个小时,美好的约会就这样化为泡影了。

我倒还真想看看这路到底能有多堵。于是,我爬取了各城市的拥堵数据,并将它们可视化:

特别说明:由于数据具有实时性,画图时已经过了高峰期,于是图上一片绿油油也并不奇怪。有感兴趣的客官,您接着往下看,待我给您慢慢分解。(ps.涉及到爬虫pyechartsflask等)

一、爬取拥堵指数

某度智慧交通提供了各个城市的拥堵指数的数据,我们只需要通过几行代码便可轻松抓取:

# 获取各城市的拥堵指数  
url = 'https://jiaotong.baidu.com/trafficindex/city/list' # 接口api  
res = requests.get(url)  
data = res.json()  

其中,url为获取数据的接口地址,通过简单的抓包分析便能知道。而data为返回后的数据,它包括很多字段,但是我们只需要提取其中的城市名拥堵指数即可:

# 提取数据  
citys = [i['cityname'for i in data['data']['list']] # 提取城市  
indexs = [float(i['index']) for i in data['data']['list']] # 提取对应的指数  

有了数据,接下来我们就可以将其可视化展示出来。

二、数据可视化

利用可视化神器pyecharts库绘制地图,并将城市以及对应的拥堵指数表示出来。其安装如下:

pip install pyecharts  

部分版本需要再安装额外的地图库,方法如下:

pip install echarts-countries-pypkg  
pip install echarts-cities-pypkg  
pip install echarts-china-provinces-pypkg   
pip install echarts-china-cities-pypkg  

首先定义地图:

geo = Geo()  
geo.add_schema(maptype = 'china'# 加入中国地图  

添加数据并进行相关设置:

geo.add('各城市拥堵指数', zip(citys,indexs), type_ = 'effectScatter'# 设置地图类型及数据  
geo.set_series_opts(label_opts = opts.LabelOpts(is_show = False))  #设置是否显示标签  

根据拥堵指数的大小进行分类,分别为畅通、缓行、拥堵、严重拥堵:

geo.set_global_opts(visualmap_opts = opts.VisualMapOpts(  
                    #max_ = 2.5, # 用于连续表示  
                    is_piecewise = True# 是否分段  
                    pieces = [{'min':1.0,'max':1.5,'label':'畅通','color':'#16CE95'},  
                              {'min':1.5,'max':1.8,'label':'缓行','color':'#F79D06'},  
                              {'min':1.8,'max':2.0,'label':'拥堵','color':'#D80304'},  
                              {'min':2.0,'max':2.5,'label':'严重拥堵','color':'#8F0921'}])) # 设置图例显示  

最后将地图保存在本地:

geo.render(path='各城市拥堵指数.html')  

到这里,我们就得到了文章一开始看到的那张图~

然而,由于拥堵数据是实时变化的,如果我每次都要去运行一次代码岂不是很麻烦?

很显然,机智的社会主义青年是不会这么做的,您接着往下看。

三、搭建展示网站

为了更加方便地将各城市拥堵情况展示出来,我决定搭建一个用于展示的网站。方法可以是各式各样的,在这里我选择了利用flask框架,简单快捷,完整代码回复堵车获得:

代码中,get_geo()为获取地图的函数,返回了pyecharts绘制的地图。在当前目录下创建templates文件夹,并创建模块文件geo.html,如下:

<!DOCTYPE html>  
<html>  
  
<head>  
    <meta charset="utf-8">  
    <title>各城市交通拥堵指数</title>  
</head>  
  
<body>  
  {{mygeo|safe}}  
</body>  
  
</html>  

至此,访问网站地址即可看到绘制的拥堵情况地图~

本文转自快学Python.

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