摘要：?本文是針對Python設計一種并行處理數據的解決方案——使用Dask和Numba并行化加速運算速度。案例對比分析了幾種不同方法的運算速度，非常直觀，可供參考。

如果你善于使用Pandas變換數據、創建特征以及清洗數據等，那么你就能夠輕松地使用Dask和Numba并行加速你的工作。單純從速度上比較，Dask完勝Python，而Numba打敗Dask，那么Numba+Dask基本上算是無敵的存在。將數值計算分成Numba sub-function和使用Dask map_partition+apply，而不是使用Pandas。對于100萬行數據，使用Pandas方法和混合數值計算創建新特征的速度比使用Numba+Dask方法的速度要慢許多倍。

Python：60.9x | Dask：8.4x | Numba：5.8x |Numba+Dask：1x

作為舊金山大學的一名數據科學碩士，會經常跟數據打交道。使用Apply函數是我用來創建新特征或清理數據的眾多技巧之一。現在，我只是一名數據科學家，而不是計算機科學方面的專家，但我是一個喜歡搗鼓并使得代碼運行更快的程序員。現在，我將會分享我在并行應用上的經驗。

大多Python愛好者可能了解Python實現的全局解釋器鎖（GIL），GIL會占用計算機中所有的CPU性能。更糟糕的是，我們主要的數據處理包，比如Pandas，很少能實現并行處理代碼。

Apply函數vs Multiprocessing.map

%time df.some_col.apply(lambda x : clean_transform_kthx(x)) Wall time: HAH! RIP BUDDY # WHY YOU NO RUN IN PARALLEL!?

Tidyverse已經為處理數據做了一些美好的事情，Plyr是我最喜愛的數據包之一，它允許R語言使用者輕松地并行化他們的數據應用。Hadley Wickham說過：

“plyr是一套處理一組問題的工具：需要把一個大的數據結構分解成一些均勻的數據塊，之后對每一數據塊應用一個函數，最后將所有結果組合在一起。”

對于Python而言，我希望有類似于plyr這樣的數據包可供使用。然而，目前這樣的數據包還不存在，但我可以使用并行數據包構成一個簡單的解決方案。

Dask

之前在Spark上花費了一些時間，因此當我開始使用Dask時，還是比較容易地掌握其重點內容。Dask被設計成能夠在多核CPU上并行處理任務，此外也借鑒了許多Pandas的語法規則。

現在開始本文所舉例子。對于最近的數據挑戰而言，我試圖獲取一個外部數據源（包含許多地理編碼點），并將其與要分析的一大堆街區相匹配。在計算歐幾里得距離的同時，使用最大啟發式將最大值分配給一個街區。

最初的apply：

my_df.apply(lambda x: nearest_street(x.lat,x.lon),axis=1)

Dask apply:

dd.from_pandas(my_df,npartitions=nCores).\map_partitions(\lambda df : df.apply(\lambda x : nearest_street(x.lat,x.lon),axis=1)).\compute(get=get) # imports at the end

二者看起來很相似，apply核心語句是map_partitions，最后有一個compute()語句。此外，不得不對npartitions初始化。 分區的工作原理就是將Pandas數據幀劃分成塊，對于我的電腦而言，配置是6核-12線程，我只需告訴它使用的是12分區，Dask就會完成剩下的工作。

接下來，將map_partitions的lambda函數應用于每個分區。由于許多數據處理代碼都是獨立地運行，所以不必過多地擔心這些操作的順序問題。最后，compute()函數告訴Dask來處理剩余的事情，并把最終計算結果反饋給我。在這里，compute()調用Dask將apply適用于每個分區，并使其并行處理。

由于我通過迭代行來生成一個新隊列（特征），而Dask apply只在列上起作用，因此我沒有使用Dask apply，以下是Dask程序：

from dask import dataframe as dd from dask.multiprocessing import get from multiprocessing import cpu_count nCores = cpu_count()

Numba、Numpy和Broadcasting

由于我是根據一些簡單的線性運算（基本上是勾股定理）對數據進行分類，所以認為使用類似下面的Python代碼會運行得更快一些。

for i in intersections:l3 = np.sqrt( (i[0] - [1])**2 + (i[2] - i[3])**2 ) # ... Some more of thesedist = l1 + l2if dist < (l3 * 1.2):matches.append(dist) # ... More stuff ### you get the idea, there's a for-loop checking to see if ### my points are close to my streets and then returning closest ### I even used numpy, that means fast right?

Broadcasting用以描述Numpy中對兩個形狀不同的矩陣進行數學計算的處理機制。假設我有一個數組，我會通過迭代并逐個變換每個單元格來改變它

# over one array for cell in array:cell * CONSTANT - CONSTANT2 # over two arrays for i in range(len(array)):array[i] = array[i] + array2[i]

相反，我完全可以跳過for循環，并對整個數組執行操作。Numpy與broadcasting混合使用，用來執行元素智能乘積（對位相乘）。

# over one array (array * CONSTANT) - CONSTANT2 # over two arrays of same length # different lengths follow broadcasting rules array = array - array2

Broadcasting可以實現更多的功能，現在看看骨架代碼：

from numba import jit @jit # numba magic def some_func()l3_arr = np.sqrt( (intersections[:,0] - intersections[:,1])**2 +\(intersections[:,2] - intersections[:,3])**2 ) # now l3 is an array containing all of my block lengths # likewise, l1 and l2 are now equal sized arrays # containing distance of point to all intersectionsdist = l1_arr + l2_arrmatch_arr = dist < (l3_arr * 1.2) # so instead of iterating, I just immediately compare all of my # point-to-street distances at once and have a handy # boolean index

從本質上講，代碼的功能是改變數組。好的一方面是運行很快，甚至能和Dask并行處理速度比較。其次，如果使用的是最基本的Numpy和Python，那么就可以及時編譯任何函數。壞的一面在于它只適合Numpy和簡單Python語法。我不得不把所有的數值計算從我的函數轉換成子函數，但其計算速度會增加得非常快。

將其一起使用

簡單地使用map_partition()就可以將Numba函數與Dask結合在一起，如果并行操作和broadcasting能夠密切合作以加快運行速度，那么對于大數據集而言，將會看到其運行速度得到大幅提升。

上面的第一張圖表明，沒有broadcasting的線性計算其表現不佳，并行處理和Dask對速度提升也有效果。此外，可以明顯地發現，Dask和Numba組合的性能優于其它方法。

上面的第二張圖稍微有些復雜，其橫坐標是對行數取對數。從第二張圖可以發現，對于1k到10k這樣小的數據集，單獨使用Numba的性能要比聯合使用Numba+Dask的性能更好，盡管在大數據集上Numba+Dask的性能非常好。

優化

為了能夠使用Numba編譯JIT，我重寫了函數以更好地利用broadcasting。之后，重新運行這些函數后發現，平均而言，對于相同的代碼，JIT的執行速度大約快了24%。

可以肯定的說，一定有進一步的優化方法使得執行速度更快，但目前沒有發現。Dask是一個非常友好的工具，本文使用Dask+Numba實現的最好成果是提升運行速度60倍。如果你知道其它的提升執行速度的技巧，歡迎在留言區分享。

文章原標題《Data Pre-Processing in Python: How I learned to love parallelized applies with Dask and Numba》，

作者：Ernest Kim，譯者：海棠，審閱：袁虎。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Python数据预处理：使用Dask和Numba并行化加速的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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