Pandas read_xml() 메서드 테스트 전략

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Pandas read_xml() 메서드 테스트 전략

yellowcard 2023. 10. 27. 21:52

Pandas read_xml() 메서드 테스트 전략

현재 팬더 I/O 도구는read_xml()방법과 그에 대응하는 방법to_xml(). 그러나 데이터 프레임 가져오기 및 마크업 형식에 대해 트리와 같은 구조를 구현할 수 있음을 증명합니다.

만약 팬더 팀이 그와 같은 것을 고려한다면.read_xml향후 팬더 버전을 위한 방법, 어떤 구현을 추구할 것인가: 내장된 파싱xml.etree.ElementTree그와 함께iterfind()아니면iterparse()기능 또는 타사 모듈,lxmlXPath 1.0과 XSLT 1.0 방법으로?

아래는 단순하고 평평한 요소 중심의 XML 입력에 대한 4가지 방법 유형에 대한 테스트 실행입니다.모든 것은 루트의 두 번째 레벨 자식에 대해 일반화된 파싱을 위해 설정되며 각 방법은 정확하게 동일한 팬더 데이터 프레임을 생성해야 합니다.마지막 통화를 제외한 모든 통화pd.Dataframe()사전 목록에XSLT 메서드는 캐스트된 XML을 CSV로 변환합니다.StringIO()인에pd.read_csv().

질문. (멀티파트)

성능: 느린 속도를 어떻게 설명합니까?iterparse파일을 반복적으로 파싱하기 때문에 종종 더 큰 파일에 권장됩니까?그것은 부분적으로 그 때문인가요?if논리 검사?
메모리: CPU 메모리가 I/O 호출의 타이밍과 상관관계가 있습니까? XSLT 및 XPath 1.0은 전체 파일을 메모리에서 읽어야 구문 분석이 가능하기 때문에 더 큰 XML 문서로 확장이 잘 되지 않는 경향이 있습니다.
전략: 사전 목록이 최적의 전략입니까?Dataframe()호출? 생성기 버전과 이터워크 사용자 정의 버전의 흥미로운 답변을 보십시오.데이터 프레임에 두 목록을 모두 업캐스트합니다.

입력 데이터(Stack Overflow의 연도별 현재 최고 사용자 수(Panda Friends 포함)

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
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    <user>Jonathan Leffler</user>
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    <tag3>unix</tag3>
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    <user>Pranav C Balan</user>
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    <user>Suragch</user>
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    <tag2>ios</tag2>
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  </topusers>
</stackoverflow>

파이썬 메소드

import xml.etree.ElementTree as et
import pandas as pd
from io import StringIO
from lxml import etree as lxet

def read_xml_iterfind():
    tree = et.parse('Input.xml')

    data = []
    inner = {}
    for el in tree.iterfind('./*'):
        for i in el.iterfind('*'):
            inner[i.tag] = i.text
        data.append(inner)
        inner = {}

    df = pd.DataFrame(data)

def read_xml_iterparse():
    data = []
    inner = {}
    i = 1
    for (ev, el) in et.iterparse(path):
        if i <= 2:
           first_tag = el.tag

        if el.tag == first_tag and len(inner) != 0:
            data.append(inner)            
            inner = {}

        if el.text is not None and len(el.text.strip()) > 0:
            inner[el.tag] = el.text
    i += 1

    df = pd.DataFrame(data)    

def read_xml_lxml_xpath():     
    tree = lxet.parse('Input.xml')

    data = []
    inner = {}
    for el in tree.xpath('/*/*'):
        for i in el:
            inner[i.tag] = i.text
        data.append(inner)
        inner = {}

    df = pd.DataFrame(data)

def read_xml_lxml_xsl():     
    xml = lxet.parse('Input.xml')

    xslstr = '''
    <xsl:transform xmlns:xsl="http://www.w3.org/1999/XSL/Transform" version="1.0">
        <xsl:output version="1.0" encoding="UTF-8" indent="yes"  method="text"/>
        <xsl:strip-space elements="*"/>

        <!-- HEADERS -->
        <xsl:template match = "/*">
            <xsl:for-each select="*[1]/*">
              <xsl:value-of select="local-name()" />
                <xsl:choose>
                   <xsl:when test="position() != last()">
                      <xsl:text>,</xsl:text>
                   </xsl:when>
                   <xsl:otherwise>
                      <xsl:text>&#xa;</xsl:text>
                   </xsl:otherwise>                              
                </xsl:choose>   
            </xsl:for-each>
            <xsl:apply-templates/>
        </xsl:template>

        <!-- DATA ROWS (COMMA-SEPARATED) -->
        <xsl:template match="/*/*" priority="2">    
            <xsl:for-each select="*">
              <xsl:if test="position() = 1">
                   <xsl:text>&quot;</xsl:text>
              </xsl:if>
              <xsl:value-of select="." />
                <xsl:choose>
                   <xsl:when test="position() != last()">
                      <xsl:text>&quot;,&quot;</xsl:text>
                   </xsl:when>
                   <xsl:otherwise>
                      <xsl:text>&quot;&#xa;</xsl:text>
                   </xsl:otherwise>                              
                </xsl:choose>
            </xsl:for-each>
        </xsl:template>

    </xsl:transform>
    '''
    xsl = lxet.fromstring(xslstr)

    transform = lxet.XSLT(xsl)
    newdom = transform(xml)

    df = pd.read_csv(StringIO(str(newdom)))

타이밍 (현재 XML 및 XML과 25배의 자식이 있는 경우(예: 900 StackOverflow 사용자 레코드)

# SHORTER FILE
python -mtimeit -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_iterfind()'
100 loops, best of 3: 3.87 msec per loop

python -mtimeit -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_iterparse()'
100 loops, best of 3: 5.5 msec per loop

python -mtimeit -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_lxml_xpath()'
100 loops, best of 3: 3.86 msec per loop

python -mtimeit -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_lxml_xsl()'
100 loops, best of 3: 5.68 msec per loop

# LARGER FILE
python -mtimeit -n'100' -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_iterfind()'
100 loops, best of 3: 36 msec per loop

python -mtimeit -n'100' -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_iterparse()'
100 loops, best of 3: 78.9 msec per loop

python -mtimeit -n'100' -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_lxml_xpath()'
100 loops, best of 3: 32.7 msec per loop

python -mtimeit -n'100' -s'import readxml_test_runs as test' 'test.read_xml_lxml_xsl()'
100 loops, best of 3: 51.4 msec per loop

성능: 파일을 반복적으로 구문 분석할 때 큰 파일에 대해 종종 권장되는 느린 구문 분석을 어떻게 설명하십니까?if 로직 체크에 부분적으로 기인합니까?

파이썬 코드가 매번 평가되기 때문에 파이썬 코드가 많아지면 속도가 느려질 것이라고 생각합니다.당신은 파이피 같은 JIT 컴파일러를 사용해 본 적이 있습니까?

제거하면i사용.first_tag다만, 상당히 빠른 것 같습니다. 예, if 로직 체크에 부분적으로 기인합니다.

def read_xml_iterparse2(path):
    data = []
    inner = {}
    first_tag = None
    for (ev, el) in et.iterparse(path):
        if not first_tag:
           first_tag = el.tag

        if el.tag == first_tag and len(inner) != 0:
            data.append(inner)            
            inner = {}

        if el.text is not None and len(el.text.strip()) > 0:
            inner[el.tag] = el.text

    df = pd.DataFrame(data)    

%timeit read_xml_iterparse(path)
# 10 loops, best of 5: 33 ms per loop
%timeit read_xml_iterparse2(path)
# 10 loops, best of 5: 23 ms per loop

나는 내가 마지막의 목적을 이해할 수 있을지 확신할 수 없었습니다.if확인해보세요. 그런데 왜 공백 전용 요소를 잃어버리려고 하는지도 모르겠네요.마지막 제거if지속적으로 약간의 시간을 절약합니다.

def read_xml_iterparse3(path):
    data = []
    inner = {}
    first_tag = None
    for (ev, el) in et.iterparse(path):
        if not first_tag:
           first_tag = el.tag

        if el.tag == first_tag and len(inner) != 0:
            data.append(inner)            
            inner = {}

        inner[el.tag] = el.text

    df = pd.DataFrame(data)    

%timeit read_xml_iterparse(path)
# 10 loops, best of 5: 34.4 ms per loop
%timeit read_xml_iterparse2(path)
# 10 loops, best of 5: 24.5 ms per loop
%timeit read_xml_iterparse3(path)
# 10 loops, best of 5: 20.9 ms per loop

이러한 성능 향상 여부에 관계없이 반복 구문 분석 버전은 초대형 데이터 프레임을 생성하는 것으로 보입니다.다음은 효과적이고 빠른 버전입니다.

def read_xml_iterparse5(path):
    data = []
    inner = {}
    for (ev, el) in et.iterparse(path):
        # /ending parents trigger a new row, and in our case .text is \n followed by spaces.  it would be more reliable to pass 'topusers' to our read_xml_iterparse5 as the .tag to check
        if el.text and el.text[0] == '\n':
            # ignore /stackoverflow
            if inner:
                data.append(inner)
                inner = {}
        else:
            inner[el.tag] = el.text

    return pd.DataFrame(data)    

print(read_xml_iterfind(path).shape)
# (900, 8)
print(read_xml_iterparse(path).shape)
# (7050, 8)
print(read_xml_lxml_xpath(path).shape)
# (900, 8)
print(read_xml_lxml_xsl(path).shape)
# (900, 8)
print(read_xml_iterparse5(path).shape)
# (900, 8)
%timeit read_xml_iterparse5(path)
# 10 loops, best of 5: 20.6 ms per loop

메모리: CPU 메모리가 I/O 호출의 타이밍과 상관관계가 있습니까? XSLT 및 XPath 1.0은 전체 파일을 메모리에서 읽어야 구문 분석이 가능하기 때문에 더 큰 XML 문서로 확장이 잘 되지 않는 경향이 있습니다.

"I/O 호출"이 무슨 뜻인지는 잘 모르겠지만, 문서가 캐시에 들어갈 수 있을 정도로 작다면 캐시에서 다른 많은 항목을 제거하지 않기 때문에 모든 작업이 훨씬 빨라질 것입니다.

전략: 사전 목록이 Dataframe() 호출에 최적의 전략입니까?제너레이터 버전과 이터워크 사용자 정의 버전의 흥미로운 답변을 참조하십시오.데이터 프레임에 두 목록을 모두 업캐스트합니다.

목록은 메모리를 덜 사용하므로 열의 개수에 따라 현저한 차이가 발생할 수 있습니다.물론, 그러면 XML 태그가 일관된 순서로 정렬되어야 합니다.DataFrame()호출은 또한 모든 행에서 명령어의 키를 조회할 필요가 없기 때문에 작업량을 줄일 필요가 없습니다. 만약 어떤 값에 대해 어떤 열이 있는지를 파악하기 위해서 말입니다.

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/41776263/pandas-read-xml-method-test-strategies

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