Stratégies de test de la méthode Pandas read_xml ()

109

Actuellement, les outils d'E / S pandas ne maintiennent pas de read_xml()méthode et de contrepartie to_xml(). Cependant, cela read_jsonprouve que des structures arborescentes peuvent être implémentées pour l'importation de dataframe et read_htmlpour les formats de balisage.

Si l'équipe de pandas géants ne considérer une telle read_xmlméthode pour la future version pandas géants, que la mise en œuvre seraient - ils poursuivre: l' analyse syntaxique avec intégrés xml.etree.ElementTreeavec ses iterfind()ou iterparse()fonctions ou le module tiers, lxmlavec son XPath 1.0 et XSLT 1.0 méthodes?

Vous trouverez ci-dessous mes tests pour quatre types de méthodes sur une entrée XML simple, plate et centrée sur les éléments. Tous sont configurés pour une analyse généralisée pour tous les enfants de deuxième niveau de root et chaque méthode doit produire exactement la même trame de données pandas. Tous sauf les derniers appels pd.Dataframe()sur la liste des dictionnaires. La méthode XSLT transforme XML au format CSV pour casted StringIO()dans pd.read_csv().

Question (en plusieurs parties)

  • PERFORMANCE: Comment expliquez-vous la lenteur iterparsesouvent recommandée pour les fichiers plus volumineux car le fichier est analysé de manière itérative? Est-ce en partie dû aux ifvérifications logiques?

  • MÉMOIRE: la mémoire du processeur est-elle en corrélation avec les synchronisations des appels d'E / S? XSLT et XPath 1.0 ont tendance à ne pas bien évoluer avec des documents XML plus volumineux car le fichier entier doit être lu en mémoire pour être analysé.

  • STRATÉGIE: La liste des dictionnaires est-elle une stratégie optimale pour Dataframe() appel? Voir ces réponses intéressantes: la version du générateur et une version définie par l'utilisateur iterwalk . Les deux listes upcast en dataframe.

Données d' entrée ( principaux utilisateurs actuels de Stack Overflow par année dont nos amis pandas sont inclus)

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Méthodes Python

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)))

Timings (avec XML et XML actuels avec 25 fois les enfants (c'est-à-dire 900 enregistrements utilisateur StackOverflow)

# 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
python xml pandas xslt xpath Parfait
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10
Autant que je sache, cela est également discuté sur pandas github. Peut-être ouvrir un problème là-bas?
westr

Réponses:

1

PERFORMANCE: Comment expliquez-vous l'iterparse plus lente souvent recommandée pour les fichiers plus volumineux car le fichier est analysé de manière itérative? Est-ce en partie dû aux vérifications logiques if?

Je suppose que plus de code python le rendrait plus lent, car le code python est évalué à chaque fois. Avez-vous essayé un compilateur JIT comme pypy?

Si je supprime iet n'utilise first_tagque, cela semble être un peu plus rapide, donc oui, c'est en partie dû aux vérifications logiques si:

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

Je n'étais pas sûr d'avoir compris le but de la dernière ifvérification, mais je ne sais pas non plus pourquoi vous voudriez perdre des éléments contenant uniquement des espaces. Supprimer le dernier ifréduit systématiquement un peu de temps:

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

Maintenant, avec ou sans ces améliorations de performances, votre version iterparse semble produire une trame de données extra-large. Voici une version rapide et fonctionnelle:

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

MÉMOIRE: la mémoire du processeur est-elle en corrélation avec les synchronisations des appels d'E / S? XSLT et XPath 1.0 ont tendance à ne pas bien évoluer avec des documents XML plus volumineux car le fichier entier doit être lu en mémoire pour être analysé.

Je ne suis pas tout à fait sûr de ce que vous entendez par «appels d'E / S», mais si votre document est suffisamment petit pour tenir dans le cache, alors tout sera beaucoup plus rapide car il n'expulsera pas beaucoup d'autres éléments du cache.

STRATÉGIE: La liste de dictionnaires est-elle une stratégie optimale pour l'appel Dataframe ()? Voir ces réponses intéressantes: la version du générateur et une version définie par l'utilisateur iterwalk. Les deux listes upcast en dataframe.

Les listes utilisent moins de mémoire, donc selon le nombre de colonnes dont vous disposez, cela peut faire une différence notable. Bien sûr, cela nécessite alors que vos balises XML soient dans un ordre cohérent, ce qu'elles semblent être. L' DataFrame()appel aurait également besoin de moins de travail, car il n'a pas besoin de rechercher des clés dans le dict sur chaque ligne, pour déterminer quelle colonne si pour quelle valeur.

Jayen
la source
Merci pour votre réponse. Cependant, votre réponse semble être générale pour Python et non pour les méthodes XML spécifiques proposées pour Pandas. Peut-être qu'un exemple de codage spécifique peut mieux illustrer comme l'idée JIT ou Cython en utilisant l'exemple reproductible ci-dessus?
Parfait
Peut-être que je n'ai pas compris vos questions? Si quelque chose s'applique à tout le code Python, cela s'applique à votre code Python. Si vous recherchez des exemples de code, cela ne ressort pas clairement de votre question.
Jayen