一种比较省内存的稀疏矩阵Python存储方案-Tutoriel Python-php.cn

一种比较省内存的稀疏矩阵Python存储方案

大家讲道理

Libérer： 2016-11-07 17:15:16

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推荐系统中经常需要处理类似user_id, item_id, rating这样的数据，其实就是数学里面的稀疏矩阵，scipy中提供了sparse模块来解决这个问题，但scipy.sparse有很多问题不太合用：1、不能很好的同时支持data[i, ...]、data[..., j]、data[i, j]快速切片；2、由于数据保存在内存中，不能很好的支持海量数据处理。

要支持data[i, ...]、data[..., j]的快速切片，需要i或者j的数据集中存储；同时，为了保存海量的数据，也需要把数据的一部分放在硬盘上，用内存做buffer。这里的解决方案比较简单，用一个类Dict的东西来存储数据，对于某个i（比如9527），它的数据保存在dict['i9527']里面，同样的，对于某个j（比如3306），它的全部数据保存在dict['j3306']里面，需要取出data[9527, ...]的时候，只要取出dict['i9527']即可，dict['i9527']原本是一个dict对象，储存某个j对应的值，为了节省内存空间，我们把这个dict以二进制字符串形式存储，直接上代码：

&#39;&#39;&#39;
Sparse Matrix
&#39;&#39;&#39;
import struct
import numpy as np
import bsddb
from cStringIO import StringIO
  
class DictMatrix():
    def __init__(self, container = {}, dft = 0.0):
        self._data  = container
        self._dft   = dft
        self._nums  = 0
  
    def __setitem__(self, index, value):
        try:
            i, j = index
        except:
            raise IndexError(&#39;invalid index&#39;)
  
        ik = (&#39;i%d&#39; % i)
        # 为了节省内存，我们把j, value打包成字二进制字符串
        ib = struct.pack(&#39;if&#39;, j, value)
        jk = (&#39;j%d&#39; % j)
        jb = struct.pack(&#39;if&#39;, i, value)
  
        try:
            self._data[ik] += ib
        except:
            self._data[ik] = ib
        try:
            self._data[jk] += jb
        except:
            self._data[jk] = jb
        self._nums += 1
  
    def __getitem__(self, index):
        try:
            i, j = index
        except:
            raise IndexError(&#39;invalid index&#39;)
  
        if (isinstance(i, int)):
            ik = (&#39;i%d&#39; % i)
            if not self._data.has_key(ik): return self._dft
            ret = dict(np.fromstring(self._data[ik], dtype = &#39;i4,f4&#39;))
            if (isinstance(j, int)): return ret.get(j, self._dft)
  
        if (isinstance(j, int)):
            jk = (&#39;j%d&#39; % j)
            if not self._data.has_key(jk): return self._dft
            ret = dict(np.fromstring(self._data[jk], dtype = &#39;i4,f4&#39;))
  
        return ret
  
    def __len__(self):
        return self._nums
  
    def __iter__(self):
        pass
  
    &#39;&#39;&#39;
    从文件中生成matrix
    考虑到dbm读写的性能不如内存，我们做了一些缓存，每1000W次批量写入一次
    考虑到字符串拼接性能不太好，我们直接用StringIO来做拼接
    &#39;&#39;&#39;
    def from_file(self, fp, sep = &#39;t&#39;):
        cnt = 0
        cache = {}
        for l in fp:
            if 10000000 == cnt:
                self._flush(cache)
                cnt = 0
                cache = {}
            i, j, v = [float(i) for i in l.split(sep)]
  
            ik = (&#39;i%d&#39; % i)
            ib = struct.pack(&#39;if&#39;, j, v)
            jk = (&#39;j%d&#39; % j)
            jb = struct.pack(&#39;if&#39;, i, v)
  
            try:
                cache[ik].write(ib)
            except:
                cache[ik] = StringIO()
                cache[ik].write(ib)
  
            try:
                cache[jk].write(jb)
            except:
                cache[jk] = StringIO()
                cache[jk].write(jb)
  
            cnt += 1
            self._nums += 1
  
        self._flush(cache)
        return self._nums
  
    def _flush(self, cache):
        for k,v in cache.items():
            v.seek(0)
            s = v.read()
            try:
                self._data[k] += s
            except:
                self._data[k] = s
  
if __name__ == &#39;__main__&#39;:
    db = bsddb.btopen(None, cachesize = 268435456)
    data = DictMatrix(db)
    data.from_file(open(&#39;/path/to/log.txt&#39;, &#39;r&#39;), &#39;,&#39;)

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测试4500W条rating数据（整形,整型,浮点格式），922MB文本文件导入，采用内存dict储存的话，12分钟构建完毕，消耗内存1.2G，采用示例代码中的bdb存储，20分钟构建完毕，占用内存300～400MB左右，比cachesize大不了多少，数据读取测试：

import timeit
timeit.Timer(&#39;foo = __main__.data[9527, ...]&#39;, &#39;import __main__&#39;).timeit(number = 1000)

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消耗1.4788秒，大概读取一条数据1.5ms。

采用类Dict来存储数据的另一个好处是你可以随便用内存Dict或者其他任何形式的DBM，甚至传说中的Tokyo Cabinet….