PyODPS 支持用 Python 来对 MaxCompute 对象进行操作，它提供了 DataFrame API 来用类似 pandas 的接口进行大规模数据分析以及预处理，并且可以用 ml 模块来执行机器学习算法。

现在为了让大家能更好地使用 PyODPS，我们总结开发过程中的最佳实践，来让大家更高效地开发 PyODPS 程序。当然，希望大家能一起来帮助我们来完善总结。

除非数据量很小，否则不要试图进行本地数据处理

我们 PyODPS 提供了多种方便拉取数据到本地的操作，因此，很多用户会试图把数据拉取到本地处理，然后再上传到 ODPS 上。

很多时候，用户其实根本不清楚这种操作的低效，拉取到本地彻底丧失了 MaxCompute 的大规模并行能力。而有的用户仅仅是需要对单行数据应用一个 Python 函数，或者试图做一行变多行的操作，这些操作，用 PyODPS DataFrame 都能轻松完成，并且完全利用到了 MaxCompute 的并行计算能力。

比如说现在我有一份数据，都是 json 串，现在我想把 json 串按 key-value 对展开成一行。则可以写一个简单的函数。

In [12]: df
               json
0  {"a": 1, "b": 2}
1  {"c": 4, "b": 3}

In [14]: from odps.df import output

In [16]: @output(['k', 'v'], ['string', 'int'])
    ...: def h(row):
    ...:     import json
    ...:     for k, v in json.loads(row.json).items():
    ...:         yield k, v
    ...:   

In [21]: df.apply(h, axis=1)
   k  v
0  a  1
1  b  2
2  c  4
3  b  3

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

而这些操作，几乎全部都可以用 apply（axis=1）和 map_reduce 接口完成。

使用 pandas 计算后端进行高效本地 debug

PyODPS DataFrame 能够根据数据来源来决定如何执行，比如，通过 pandas DataFrame 创建的 PyODPS DataFrame 则可以使用 pandas 执行本地计算；而使用 MaxCompute 表创建的 DataFrame 则可以在 MaxCompute 上执行。 而这两种方式，除了初始化不同，后续代码完全一致，因此，我们可以利用这点来进行本地 debug。

所以我们可以写出如下的代码：

df = o.get_table('movielens_ratings').to_df()
DEBUG = True
if DEBUG:
    df = df[:100].to_pandas(wrap=True)

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

to_pandas 是将数据下载，根据 wrap 参数来决定是否返回 PyODPS DataFrame，如果是 True，则返回 PyODPS DataFrame；否则，返回 pandas DataFrame。

当我们把所有后续代码都编写完成，本地的测试速度就非常快，当测试结束后，我们就可以把 debug 改为 False，这样后续就能在 ODPS 上执行全量的计算。

使用本地调试还有个好处，就是能利用到 IDE 的如断点和单步调试自定义函数的功能。要知道，在 ODPS 上执行，是把函数序列化到远端去执行，所以本地是没法断点进入的。而使用本地进行调试时，则可以断点进入自定义函数，方便进行调试。

推荐大家使用 MaxCompute studio 来本地调试 PyODPS 程序。

利用 Python 语言特性来实现丰富的功能

编写 Python 函数

一个常见的例子就是，计算两点之间的距离，有多种计算方法，比如欧氏距离、曼哈顿距离等等，我们可以定义一系列函数，在计算时就可以根据具体情况调用相应的函数即可。

def euclidean_distance(from_x, from_y, to_x, to_y):
    return ((from_x - to_x) ** 2 + (from_y - to_y) ** 2).sqrt()

def manhattan_distance(center_x, center_y, x, y):
   return (from_x - to_x).abs() + (from_y - to_y).abs()

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

调用则如下：

In [42]: df
     from_x    from_y      to_x      to_y
0  0.393094  0.427736  0.463035  0.105007
1  0.629571  0.364047  0.972390  0.081533
2  0.460626  0.530383  0.443177  0.706774
3  0.647776  0.192169  0.244621  0.447979
4  0.846044  0.153819  0.873813  0.257627
5  0.702269  0.363977  0.440960  0.639756
6  0.596976  0.978124  0.669283  0.936233
7  0.376831  0.461660  0.707208  0.216863
8  0.632239  0.519418  0.881574  0.972641
9  0.071466  0.294414  0.012949  0.368514

In [43]: euclidean_distance(df.from_x, df.from_y, df.to_x, df.to_y).rename('distance')
   distance
0  0.330221
1  0.444229
2  0.177253
3  0.477465
4  0.107458
5  0.379916
6  0.083565
7  0.411187
8  0.517280
9  0.094420

In [44]: manhattan_distance(df.from_x, df.from_y, df.to_x, df.to_y).rename('distance')
   distance
0  0.392670
1  0.625334
2  0.193841
3  0.658966
4  0.131577
5  0.537088
6  0.114198
7  0.575175
8  0.702558
9  0.132617

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

利用 Python 语言的条件和循环语句

一个常见的需求是，用户有大概30张表，需要合成一张表，这个时候如果写 SQL，需要写 union all 30张表，如果表的数量更多，会更让人崩溃。使用 PyODPS，只需要一句话就搞定了。

table_names = ['table1', ..., 'tableN']
dfs = [o.get_table(tn).to_df() for tn in table_names]
reduce(lambda x, y: x.union(y), dfs)

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

大功告成。稍微解释下，这里的 reduce 这句等价于：

df = dfs[0]
for other_df in dfs[1:]:
    df = df.union(other_df)

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

稍微扩展下，经常有一些 case 是这样，用户要计算的表保存在某个地方，比如说数据库，需要根据配置来对表的字段进行处理，然后对所有表进行 union 或者 join 操作。这个时候，用 SQL 实现可能是相当复杂的，但是用 DataFrame 进行处理会非常简单，而实际上我们就有用户用 PyODPS 解决了这样的问题。

尽量使用内建算子，而不是自定义函数

比如上文提到的欧氏距离的计算，实际上，计算的过程都是使用的 DataFrame 的内建算子，比如说指数和 sqrt 等操作，如果我们对一行数据应用自定义函数，则会发现，速度会慢很多。

In [54]: euclidean_distance(df.from_x, df.from_y, df.to_x, df.to_y).rename('distance').mean()
|==========================================|   1 /  1  (100.00%)         7s
0.5216082314224464

In [55]: @output(['distance'], ['float'])
    ...: def euclidean_distance2(row):
    ...:     import math
    ...:     return math.sqrt((row.from_x - row.to_x) ** 2 + (row.from_y - row.to_y) ** 2)
    ...: 

In [56]: df.apply(euclidean_distance2, axis=1, reduce=True).mean()
|==========================================|   1 /  1  (100.00%)        27s
0.5216082314224464

        

          
        
        
        

          

          AI 代码解读
        
      
      

可以看到，当我们对一行应用了自定义函数后，执行时间从7秒延长到了27秒，这个数据只是1百万行数据计算的结果，如果有更大的数据集，更复杂的操作，时间的差距可能会更长。

总结

利用 PyODPS，我们其实能挖掘更多更灵活、更高效操作 MaxCompute 数据的方式。最佳实践可以不光是我们提供的一些建议，如果你有更多好玩有用的实践，可以多多分享出来。

• 文档：http://pyodps.readthedocs.io/
• 代码：https://github.com/aliyun/aliyun-odps-python-sdk ，欢迎提 issue 和 merge request
• 钉钉群：11701793