Python中使用Into包高效数据迁移实战

36 浏览量更新于2024-08-31 收藏 219KB PDF 举报

"在Python中使用Into包进行数据迁移的教程" 本文主要讲解了如何在Python环境中使用Into库实现高效且整洁的数据迁移，特别是在不同数据格式间进行转换。Into库的设计目的是解决数据从通用交换格式（如CSV或JSON）到高效计算格式（如数组、数据库或二进制存储）之间的迁移问题，同时也支持从这些高效格式回迁至交换格式。首先，数据格式的选择对于程序性能至关重要。例如，从CSV文件直接读取数据相比于将CSV数据转换为NumPy数组或Pandas DataFrame，可能会导致程序运行速度慢上十倍。因此，了解如何有效地进行数据迁移对于提升代码性能具有重大意义。 Into项目提供了一个强大的解决方案，它允许在多种数据格式间进行无缝转换。这些格式涵盖了内存中的数据结构，如列表、集合、元组、迭代器、NumPy的ndarray、Pandas的DataFrame以及dynd的array等，同时也包括硬盘上的数据，如CSV、JSON、HDF5、BColz、SAS、SQL数据库（通过SQLAlchemy支持的）、MongoDB等。 Into库的核心是通过一个转换网络，这个网络定义了所有可能的源和目标类型之间的转换路径。用户只需提供源数据（source）和目标数据（target）的类型或标识，Into库就会自动处理转换过程。源和目标可以是具体的对象，如已存在的DataFrame或列表，也可以是字符串，表示文件路径或数据库连接URL，还可以是类型，如list或pd.DataFrame。使用Into库的基本语法是`into(target, source)`，这个函数会将source的数据转换成target的格式。例如，`into(list, df)`会创建一个新的列表，其内容来源于Pandas DataFrame；`into([], df)`则会在已有列表末尾追加DataFrame的内容；`into('myfile.json', df)`会将DataFrame的数据写入JSON文件。这种灵活的接口使得Into库成为Python数据操作中的有力工具，无论是在本地文件系统还是在远程数据库之间，都能轻松实现数据迁移。通过Into，开发者可以专注于数据分析本身，而无需关心底层数据格式的细节，从而提高工作效率和代码的可读性。

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主要介绍了在Python中如何利用Into包整洁地进行数据迁移，在数据格式的任意两个格式之间高效地迁移数据，

需要的朋友可以参考下

动机动机

我们花费大量的时间将数据从普通的交换格式（比如CSV），迁移到像数组、数据库或者二进制存储等高效的计算格式。更

糟糕的是，许多人没有将数据迁移到高效的格式，因为他们不知道怎么（或者不能）为他们的工具管理特定的迁移方法。

你所选择的数据格式很重要，它会强烈地影响程序性能（经验规律表明会有10倍的差距），以及那些轻易使用和理解你数据

的人。

当提倡Blaze项目时，我经常说：“Blaze能帮助你查询各种格式的数据。”这实际上是假设你能够将数据转换成指定的格式。

进入进入into项目项目

into函数能在各种数据格式之间高效的迁移数据。这里的数据格式既包括内存中的数据结构，比如：

列表、集合、元组、迭代器、numpy中的ndarray、pandas中的DataFrame、dynd中的array，以及上述各类的流式序列。

也包括存在于Python程序之外的持久化数据，比如：

CSV、JSON、行定界的JSON，以及以上各类的远程版本

HDF5 (标准格式与Pandas格式皆可)、 BColz、 SAS、 SQL 数据库 ( SQLAlchemy支持的皆可)、 Mongo

into项目能在上述数据格式的任意两个格式之间高效的迁移数据，其原理是利用一个成对转换的网络（该文章底部有直观的解

释）。

如何使用它如何使用它

into函数有两个参数：source和target。它将数据从source转换成target。source和target能够使用如下的格式：

Target Source Example

Object Object A particular DataFrame or list

String String ‘file.csv', ‘postgresql://hostname::tablename'

Type Like list or pd.DataFrame

所以，下边是对into函数的合法调用：

>>> into(list, df) # create new list from Pandas DataFrame

>>> into([], df) # append onto existing list

>>> into('myfile.json', df) # Dump dataframe to line-delimited JSON

>>> into(Iterator, 'myfiles.*.csv') # Stream through many CSV files

>>> into('postgresql://hostname::tablename', df) # Migrate dataframe to Postgres

>>> into('postgresql://hostname::tablename', 'myfile.*.csv') # Load CSVs to Postgres

>>> into('myfile.json', 'postgresql://hostname::tablename') # Dump Postgres to JSON

>>> into(pd.DataFrame, 'mongodb://hostname/db::collection') # Dump Mongo to DataFrame

Note that into is a single function. We're used to doing this with various to_csv, from_sql methods on various types. The into

api is very small; Here is what you need in order to get started:

注意，into函数是一个单一的函数。虽然我们习惯于在各种类型上使用to_csv, from_sql等方法来完成这样的功能，但接口into

非常简单。开始使用into函数前，你需要：

$ pip install into

>>> from into import into

在Github上查看into工程。

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