python之使用大数据集 Python 优化循环

这是我第一次使用 Python 这么大，所以我需要一些帮助。

我有一个具有以下结构的 mongodb(或 python 字典):

{ 
  "_id": { "$oid" : "521b1fabc36b440cbe3a6009" }, 
  "country": "Brazil", 
  "id": "96371952", 
  "latitude": -23.815124482000001649, 
  "longitude": -45.532670811999999216, 
  "name": "coffee", 
  "users": [ 
    { 
      "id": 277659258, 
      "photos": [ 
        { 
          "created_time": 1376857433, 
          "photo_id": "525440696606428630_277659258", 
        }, 
        { 
          "created_time": 1377483144, 
          "photo_id": "530689541585769912_10733844", 
        } 
      ], 
      "username": "foo" 
    }, 
    { 
      "id": 232745390, 
      "photos": [ 
        { 
          "created_time": 1369422344, 
          "photo_id": "463070647967686017_232745390", 
        } 
      ], 
      "username": "bar" 
    } 
  ] 
} 

现在，我想创建两个文件，一个包含摘要，另一个包含每个连接的权重。适用于小型数据集的循环如下:

#a is the dataset 
data = db.collection.find() 
a =[i for i in data] 
 
#here go the connections between the locations 
edges = csv.writer(open("edges.csv", "wb")) 
#and here the location data 
nodes = csv.writer(open("nodes.csv", "wb")) 
 
for i in a: 
 
    #find the users that match 
    for q in a: 
        if i['_id'] <> q['_id'] and q.get('users') : 
            weight = 0 
            for user_i in i['users']: 
                for user_q in q['users']: 
                    if user_i['id'] == user_q['id']: 
                        weight +=1 
            if weight>0: 
                edges.writerow([ i['id'], q['id'], weight]) 
 
 
    #find the number of photos 
    photos_number =0 
    for p in i['users']: 
        photos_number += len(p['photos']) 
 
 
    nodes.writerow([ i['id'], 
                    i['name'], 
                    i['latitude'], 
                    i['longitude'], 
                    len(i['users']), 
                    photos_number 
                ]) 

缩放问题:我有 20000 个位置，每个位置可能有多达 2000 个用户，每个用户可能有大约 10 张照片。

有没有更有效的方法来创建上述循环？也许多线程、JIT、更多索引？ 因为如果我在单个线程中运行上面的代码最多可以得到 20000^2 *2000 *10 个结果...

那么如何才能更有效地处理上述问题呢？ 谢谢

请您参考如下方法:

@YuchenXie 和@PaulMcGuire 建议的微优化可能不是您的主要问题，这是您要循环 20,000 x 20,000 = 400,000,000 对条目，然后有一个 2,000 x 2,000 用户对的内部循环。这会很慢。

幸运的是，通过在 i['users'] 中预缓存用户 ID 的 set 并替换您的内循环，可以使内循环更快有一个简单的集合交集。这会将 Python 解释器中发生的 O(num_users^2) 操作更改为 C 中发生的 O(num_users) 操作，这应该有所帮助。 (我只是用大小为 2,000 的整数列表对其计时；在我的计算机上，它从您这样做的 156 毫秒减少到 41 微秒，实现了 4,000 倍的加速。)

您还可以通过注意关系是对称的来减少主循环在成对位置上的一半工作，因此没有必要同时执行 i = a[1]，q = a[2] 和 i = a[2]，q = a[1]。

考虑到这些和@PaulMcGuire 的建议，以及一些其他风格上的更改，您的代码将变为(警告:前面的代码未经测试):

from itertools import combinations, izip 
 
data = db.collection.find() 
a = list(data) 
 
user_ids = [{user['id'] for user in i['users']} if 'users' in i else set() 
            for i in a] 
 
with open("edges.csv", "wb") as f: 
    edges = csv.writer(f) 
    for (i, i_ids), (q, q_ids) in combinations(izip(a, user_ids), 2): 
        weight = len(i_ids & q_ids) 
        if weight > 0: 
            edges.writerow([i['id'], q['id'], weight]) 
            edges.writerow([q['id'], i['id'], weight]) 
 
with open("nodes.csv", "wb") as f: 
    nodes = csv.writer(f) 
    for i in a: 
        nodes.writerow([ 
            i['id'], 
            i['name'], 
            i['latitude'], 
            i['longitude'], 
            len(i['users']), 
            sum(len(p['photos']) for p in i['users']), # total number of photos 
        ]) 

希望这足以加速。如果没有，@YuchenXie 的建议可能会有所帮助，尽管我对此表示怀疑，因为 stdlib/OS 相当擅长缓冲这类事情。 (您可能会使用文件对象的缓冲设置。)

否则，它可能会归结为尝试从 Python 中获取核心循环(在 Cython 或手写 C 中)，或者给 PyPy 一个机会。不过，我怀疑这是否会给您带来任何巨大的加速。

您还可以将硬权重计算推送到 Mongo 中，这可能会更智能；我从未真正使用过它，所以我不知道。