Python 快速统计数据的去重数和去重数据

wv,x1777856823 2021-04-14 03:03:51
之前用 Python 写过一个脚本,用来处理上千万用户的一些数据,其中有一个需求是统计用户的某一数据的去重数量。为了加快程序的速度,我启用了多进程。但不幸的是,程序跑了近一个星期,还没处理完。这时,我感觉到了不对,于是开始查看程序的性能瓶颈。
对于统计去重数,我是将用户的数据放到一个列表中,然后用 len(set(data)) 去统计去重数量。刚开始我以为这的数据量并不大,每个用户的数据不会过百,我并没有注意到有的用户会有上万条的数据,因此消耗了大量的时间(其实我的脚本消耗时间最大的地方是因为从远程 redis 中取大量数据时发生长时间的阻塞,甚至连接超时,最后我采用的方式分而治之,每次取少量的数据,这样大大的提高了性能)。
为了做优化,我开始寻求高效的方法。我发现,有大量的人认为采用字典效率会更高,即:
data_unique = {}.fromkeys(data).keys()
len(data_unique)
于是,我做了下测试:
In [1]: import random

In [2]: data = [random.randint(0, 1000) for _ in xrange(1000000)]

In [3]: %timeit len(set(data))
10 loops, best of 3: 39.7 ms per loop

In [4]: %timeit len({}.fromkeys(data).keys())
10 loops, best of 3: 43.5 ms per loop
由此可见,采用字典和采用集合的性能是差不多的,甚至可能还要慢些。
在 Python 中其实有很多高效的库,例如用 numpy、pandas 来处理数据,其性能接近于 C 语言。那么,我们就用 numpy 和 pandas 来解决这个问题,这里我还比较了获取去重数据的性能,代码如下:
import collections
import random as py_random
import timeit

import numpy.random as np_random
import pandas as pd

DATA_SIZE = 10000000

def py_cal_len():
data = [py_random.randint(0, 1000) for _ in xrange(DATA_SIZE)]
len(set(data))

def pd_cal_len():
data = np_random.randint(1000, size=DATA_SIZE)
data = pd.Series(data)
data_unique = data.value_counts()
data_unique.size

def py_count():
data = [py_random.randint(0, 1000) for _ in xrange(DATA_SIZE)]
collections.Counter(data)

def pd_count():
data = np_random.randint(1000, size=DATA_SIZE)
data = pd.Series(data)
data.value_counts()

# Script starts from here

if __name__ == "__main__":
t1 = timeit.Timer("py_cal_len()", setup="from __main__ import py_cal_len")
t2 = timeit.Timer("pd_cal_len()", setup="from __main__ import pd_cal_len")
t3 = timeit.Timer("py_count()", setup="from __main__ import py_count")
t4 = timeit.Timer("pd_count()", setup="from __main__ import pd_count")

print t1.timeit(number=1)
print t2.timeit(number=1)
print t3.timeit(number=1)
print t4.timeit(number=1)
运行结果:
12.438587904
0.435907125473
14.6431810856
0.258564949036
利用 pandas 统计数据的去重数和去重数据,其性能是 Python 原生函数的 10 倍以上。
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