PyOdps 0.4版本釋出，從一個故事說起
有這麼個故事（如有雷同，純屬巧合）。有一天，某運營同學給某開發同學一個excel檔案，裡面是個客戶清單。
“幫我查下這些使用者的消耗呢”。
開發同學掃了一眼，幾百個使用者。這個事肯定是可以辦的，但是想到麻煩程度，開發同學心裡肯定是有不少羊駝經過的啦。
“有點麻煩啊”，開發同學輕輕抱怨。
“我懂的，把這個表和ODPS裡的表join下就好了嘛。”運營同學努努嘴。
“……”。於是，開發同學把excel資料匯出成文字格式，然後dship上傳到ODPS，ODPS上編寫SQL，dship下載，大功告成。
這裡說得很輕鬆，但其實整個過程真的挺麻煩呢。要是這個過程中還要對excel中的資料進行過濾，最終結果還要繪個圖，還是需要不少時間。
但是，如果這個開發同學使用PyOdps 0.4+版本新特性，一切就都輕鬆寫意了。
為了模擬這個過程，我們拿movielens 100K的資料做例子，現在本地有一個excel表格，裡面有100個需要查詢的使用者，表格包含兩個欄位，分別是使用者ID和年齡。在ODPS上，我們有一張電影評分表，現在我們要求出這100使用者箇中年齡在20-30之間，按每個年齡來求電影評分均值，並用條形圖展現。
可以想象，這個過程如果按照前面的描述，有多麻煩。那麼用PyOdps DataFrame API呢。
首先，我們讀出本地Excel檔案。
In [14]: from odps.df import read_excel
In [15]: users = read_excel('/Users/chine/userids.xlsx')
In [16]: users.head(10)
|==========================================| 1 然後我們用join語句，過濾出來電影評分表中這些使用者的評分資料。
In [17]: ratings = DataFrame(o.get_table('pyodps_ml_100k_ratings'))
In [18]: ratings.head(10)
|==========================================| 1 然後我們就可以按年齡聚合，求出評分均值啦。繪圖也一氣呵成。
In [28]: age_ratings = filter_ratings.groupby('age').agg(lambda x: x.rating.mean())
In [29]: age_ratings.head(10)
|==========================================| 1 / 1 (100.00%) 30s
Out[29]:
age rating_mean
0 20 4.002309
1 21 4.051643
2 22 3.227513
3 23 3.519174
4 24 3.481013
5 25 3.774744
6 26 3.391509
7 27 3.355130
8 28 3.382883
9 29 3.705660
In [30]: age_ratings.plot(kind='bar', rot=45)
|==========================================| 1 / 1 (100.00%) 29s
Out[30]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x10b875f10>
超級簡單，有木有！
這裡的users其實是存在於本地的，而ratings是存在於ODPS上，使用者依然可以join這兩個Collection。其實對於0.4之前的版本，本地資料上傳的介面也很容易（但是無法使用DataFrame API來進行本地過濾），但是對於0.4版本，不管一個Collection是存在於ODPS還是本地，使用者都可以執行join和union的操作。
而這一切都源自0.4版本帶來的新特性，DataFrame API的pandas計算後端。
DataFrame API使用pandas計算
我們知道，PyOdps DataFrame API類似於pandas的介面，但還是有些許不同的，那我們為什麼不能用pandas來執行本地計算呢，這樣也能充分利用pandas的一些特性，如支援各種資料輸入。
所以，除了過去使用odps.models.Table來初始化DataFrame，我們也可以使用pandas DataFrame來初始化。
In [41]: import numpy as np
In [42]: import pandas as pd
In [44]: pandas_df = pd.DataFrame(np.random.random((10, 3)), columns=list('abc'))
In [45]: pandas_df
Out[45]:
a b c
0 0.583845 0.301504 0.764223
1 0.153269 0.335511 0.455193
2 0.725460 0.460367 0.294741
3 0.315234 0.907264 0.849361
4 0.678395 0.642199 0.746051
5 0.977872 0.841084 0.931561
6 0.903927 0.846036 0.982424
7 0.347098 0.373247 0.193810
8 0.672611 0.242942 0.381713
9 0.461411 0.687164 0.514689
In [46]: df = DataFrame(pandas_df)
In [49]: type(df)
Out[49]: odps.df.core.DataFrame
In [47]: df.head(3)
|==========================================| 1 / 1 (100.00%) 0s
Out[47]:
a b c
0 0.583845 0.301504 0.764223
1 0.153269 0.335511 0.455193
2 0.725460 0.460367 0.294741
In [48]: df[df.a < 0.5].a.sum()
|==========================================| 1 / 1 (100.00%) 0s
1.2770121422535428
這裡轉化成PyOdps DataFrame後，所有的計算也一樣，變成延遲執行，PyOdps DataFrame在計算前的優化也同樣適用。
這樣做的好處是，除了前面我們提到的，能結合本地和ODPS做計算外；還有個好處就是方便進行本地除錯。所以，我們可以用寫出以下程式碼：
DEBUG = True
if DEBUG:
# 這個操作使用tunnel下載，因此速度很快。對於分割槽表，需要給出所有分割槽值。
df = ratings[:100].to_pandas(wrap=True)
else:
df = ratings
在DEBUG的時候，我們能夠利用PyOdps DataFrame在對原始表做切片操作時使用tunnel下載，速度很快的特性，選擇原始表的一小部分資料來作為本地測試資料。值得注意的是，本地計算通過不一定能在ODPS上也計算通過，比如自定義函式的沙箱限制 。
目前pandas計算後端尚不支援視窗函式。
apply和MapReduce API
使用apply對單行資料呼叫自定義函式
以前我們對於某個欄位，能呼叫map來使用自定義函式，現在結合axis=1的apply，我們能對一行資料進行操作。
In [13]: ratings.apply(lambda row: row.rating / float(row.age), axis=1, reduce=True, types='float', names='rda').head(10)
|==========================================| 1 / 1 (100.00%) 1m44s
Out[13]:
rda
0 0.166667
1 0.166667
2 0.208333
3 0.208333
4 0.125000
5 0.208333
6 0.166667
7 0.208333
8 0.208333
9 0.125000
reduce為True的時候，會返回一個sequence，詳細參考文件。
MapReduce API
PyOdps DataFrame API也提供MapReduce API。我們還是以movielens 100K為例子，看如何使用。
現在假設我們需要求出每部電影前兩名的評分，直接上程式碼。
from odps.df import output
@output(['movie_id', 'movie_title', 'movie_rating'], ['int', 'string', 'int'])
def mapper(row):
yield row.movie_id, row.title, row.rating
@output(['title', 'top_rating'], ['string', 'int'])
def reducer(keys):
i = [0]
def h(row, done):
if i[0] < 2:
yield row.movie_title, row.movie_rating
i[0] += 1
return h
In [7]: top_ratings = ratings.map_reduce(mapper, reducer, group='movie_id', sort='movie_rating', ascending=False)
In [10]: top_ratings.head(10)
|==========================================| 1 / 1 (100.00%) 3m48s
Out[10]:
title top_rating
0 Toy Story (1995) 5
1 Toy Story (1995) 5
2 GoldenEye (1995) 5
3 GoldenEye (1995) 5
4 Four Rooms (1995) 5
5 Four Rooms (1995) 5
6 Get Shorty (1995) 5
7 Get Shorty (1995) 5
8 Copycat (1995) 5
9 Copycat (1995) 5
利用剛剛說的本地DEBUG特性，我們也能使用本地計算來驗證，計算結果能很快得出。人生苦短！
In [22]: local_ratings = ratings[:100].to_pandas(wrap=True)
|==========================================| 1 / 1 (100.00%) 2s
In [23]: local_ratings.map_reduce(mapper, reducer, group='movie_id', sort='movie_rating', ascending=False).head(10)
|==========================================| 1 / 1 (100.00%) 0s
Out[23]:
title top_rating
0 Shanghai Triad (Yao a yao yao dao waipo qiao) ... 5
1 Twelve Monkeys (1995) 4
2 Seven (Se7en) (1995) 4
3 Usual Suspects, The (1995) 5
4 Postino, Il (1994) 3
5 Mr. Holland's Opus (1995) 4
6 Taxi Driver (1976) 5
7 Crumb (1994) 5
8 Star Wars (1977) 5
9 Star Wars (1977) 5
cache機制
在0.4之前的版本，我們提供了一個persist介面，來儲存執行結果。但是這個操作是個立即執行介面。現在我們提供cache介面，cache的collection會被單獨計算，但不會立即執行。
In [25]: tmpdf = ratings[ratings.title.len() > 10].cache()
In [26]: tmpdf['title', 'movie_id'].head(3)
|==========================================| 1 / 1 (100.00%) 35s
Out[26]:
title movie_id
0 Seven (Se7en) (1995) 11
1 Event Horizon (1997) 260
2 Star Wars (1977) 50
In [27]: tmpdf.count() # tmpdf已經被cache，所以我們能立刻計算出數量
|==========================================| 1 / 1 (100.00%) 0s
99823
記住，目前的cache介面，計算的結果還是要落地的，並不是存放在記憶體中。
而一個collection如果已經被計算過，這個過程會自動觸發cache機制，後續的計算過程會從這計算個向後進行，而不再需要從頭計算。
其他特性
PyOdps 0.4版本還帶來一些其他特性，比如join支援mapjoin（只對ODPS後端有效）；Sequence上支援unique和nunique；execute_sql執行時支援設定hints，對於IPython外掛，支援使用SET來設定hints，等等。
PyOdps下一步計劃
對於PyOdps的DataFrame API來說，我們的短期目標是能完成ODPS SQL能做的所有事情，然後在這個基礎上再帶來更多SQL不容易做到的，但是卻很有用的操作。現在，除了自定義聚合函式，我們已經能基本涵蓋所有的SQL場景。
PyOdps非常年輕，期待大家來使用、提feature、貢獻程式碼。
原文連結：| http://click.aliyun.com/m/14035/ |