PyOdps在交互式环境下的使用,让探索ODPS数据更容易些-阿里云开发者社区

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PyOdps在交互式环境下的使用,让探索ODPS数据更容易些

简介:

春节结束了,是时候来些新鲜玩意,让我们来看一些酷的东西。

当当当当:隆重推出PyOdps logo。

pyodps

好像跑题了,好吧,让我们言归正传。

我们知道Python提供了一个交互式的环境,能够方便探索和试验想法。同时,IPython是Python交互环境的增强,提供了很多强大的功能;IPython Notebook(现在已经是Jupyter Notebook)则更酷,提供了一个web界面,除了提供交互环境,还是一个记录计算过程的『笔记本』。

PyOdps也提供了一系列在交互式环境下的增强工具,使得探索ODPS数据更方便快捷。

配置ODPS帐号

Python交互环境

同一个环境支持配置若干个ODPS帐号,只需要:

In [1]: from odps.inter import setup

In [2]: setup('**your-access_id**', '**your-access-key**', '**your-project**', endpoint='**your-endpoint**')

此时这个帐号会被配置到一个叫做default的我们称之为room的地方。以后我们再使用这个帐号只需要:

In [3]: from odps.inter import enter

In [4]: room = enter()

In [5]: o = room.odps

In [6]: o.get_table('dual')
Out[6]: 
odps.Table
  name: odps_test_sqltask_finance.`dual`
  schema:
    c_int_a                 : bigint          
    c_int_b                 : bigint          
    c_double_a              : double          
    c_double_b              : double          
    c_string_a              : string          
    c_string_b              : string          
    c_bool_a                : boolean         
    c_bool_b                : boolean         
    c_datetime_a            : datetime        
    c_datetime_b            : datetime

通过room的odps属性,我们可以取到ODPS的入口,这样就可以接着进行ODPS操作了。配置了别的room比如叫做myodps,要取到ODPS入口,只需要enter('myodps').odps即可。

list_rooms方法能列出所有的room

In [17]: from odps.inter import list_rooms

In [18]: list_rooms()
Out[18]: ['default', 'meta']

IPython及Jupyter Notebook

PyOdps还提供了IPython插件。首先我们需要加载插件:

In [11]: %load_ext odps

In [14]: %enter
Out[14]: <odps.inter.Room at 0x1071d1790>

In [15]: o = _.odps

In [16]: o.get_table('dual')
Out[16]: 
odps.Table
  name: odps_test_sqltask_finance.`dual`
  schema:
    c_int_a                 : bigint          
    c_int_b                 : bigint          
    c_double_a              : double          
    c_double_b              : double          
    c_string_a              : string          
    c_string_b              : string          
    c_bool_a                : boolean         
    c_bool_b                : boolean         
    c_datetime_a            : datetime        
    c_datetime_b            : datetime        

_下划线能取到上一步的结果。

保存常用的ODPS对象

room除了提供ODPS入口的功能,还能保存常用的ODPS对象。比如,我们能把常用的表起个名字,给保存起来。

In [19]: iris = o.get_table('pyodps_iris')

In [23]: room.store('iris_test', iris, desc='保存测试ODPS对象')

In [28]: room['iris_test']
Out[28]: 
odps.Table
  name: odps_test_sqltask_finance.`pyodps_iris`
  schema:
    sepallength           : double      
    sepalwidth            : double      
    petallength           : double      
    petalwidth            : double      
    name                  : string      

In [29]: room.iris_test
Out[29]: 
odps.Table
  name: odps_test_sqltask_finance.`pyodps_iris`
  schema:
    sepallength           : double      
    sepalwidth            : double      
    petallength           : double      
    petalwidth            : double      
    name                  : string 

这两种方式都可以取到保存的ODPS对象。如果要列出当前room保存的所有ODPS对象,则可以:

In [30]: room.display()
Out[30]: 
default          desc
name                 
iris_test  保存测试ODPS对象
iris       安德森鸢尾花卉数据集

也可以使用IPython插件命令:

In [31]: %stores
Out[31]: 
default          desc
name                 
iris_test  保存测试ODPS对象
iris       安德森鸢尾花卉数据集

要删除某个ODPS对象:

In [32]: room.drop('iris_test')

In [33]: %stores
Out[33]: 
default        desc
name               
iris     安德森鸢尾花卉数据集

执行SQL命令

PyOdps提供了执行SQL的方法,但是在交互式环境下却不甚方便。使用PyOdps提供的IPython插件,可以通过sql命令来直接执行。

在执行时,需要配置全局帐号,如果已经使用了enter方法或者命令,则已经配置;如果没有,则会尝试enter默认的room;如果这也没有配置,则需要使用to_global方法。

In [34]: o = ODPS('**your-access-id**', '**your-secret-access-key**', project='**your-project**', endpoint='**your-end-point**'))

In [35]: o.to_global()

这时我们就可以使用sql命令,单个百分号输入单行SQL,多行SQL使用两个百分号:

In [37]: %sql select * from pyodps_iris limit 5
|==========================================|   1 /  1  (100.00%)         3s
Out[37]: 
   sepallength  sepalwidth  petallength  petalwidth         name
0          5.1         3.5          1.4         0.2  Iris-setosa
1          4.9         3.0          1.4         0.2  Iris-setosa
2          4.7         3.2          1.3         0.2  Iris-setosa
3          4.6         3.1          1.5         0.2  Iris-setosa
4          5.0         3.6          1.4         0.2  Iris-setosa

In [38]: %%sql
   ....: select * from pyodps_iris
   ....: where sepallength < 5 
   ....: limit 5
   ....: 
|==========================================|   1 /  1  (100.00%)        15s
Out[38]: 
   sepallength  sepalwidth  petallength  petalwidth         name
0          4.9         3.0          1.4         0.2  Iris-setosa
1          4.7         3.2          1.3         0.2  Iris-setosa
2          4.6         3.1          1.5         0.2  Iris-setosa
3          4.6         3.4          1.4         0.3  Iris-setosa
4          4.4         2.9          1.4         0.2  Iris-setosa

在Jupyter Notebook里,多行SQL会提供语法高亮:

QQ20160216_1

持久化pandas DataFrame为ODPS表

使用persist命令即可:

In [42]: import pandas as pd

In [43]: df = pd.read_csv('https://raw.github.com/pydata/pandas/master/pandas/tests/data/iris.csv')

In [48]: %persist df pyodps_iris_test
|==========================================| 150 /150  (100.00%)         0s

In [49]: from odps.df import DataFrame

In [61]: DataFrame(o.get_table('pyodps_iris_test')).head(5)
|==========================================|   1 /  1  (100.00%)         0s
Out[61]: 
   sepallength  sepalwidth  petallength  petalwidth         name
0          5.1         3.5          1.4         0.2  Iris-setosa
1          4.9         3.0          1.4         0.2  Iris-setosa
2          4.7         3.2          1.3         0.2  Iris-setosa
3          4.6         3.1          1.5         0.2  Iris-setosa
4          5.0         3.6          1.4         0.2  Iris-setosa

其它交互式方面的增强

在交互式环境下,我们repr一个ODPS表的时候,会打印这个表的schema,包括字段注释,省去了查这个表的meta信息。

In [41]: o.get_table('china_stock', project='odpsdemo')
Out[41]: 
odps.Table
  name: odpsdemo.`china_stock`
  schema:
    d               : string      # 日期
    c               : string      # 股票代码
    n               : string      # 股票名称
    t_close         : double      # 收盘价
    high            : double      # 最高价
    low             : double      # 最低价
    opening         : double      # 开盘价
    l_close         : double      # 昨日收盘价
    chg             : double      # 涨跌额
    chg_pct         : double      # 涨跌幅
    vol             : bigint      # 成交量
    turnover        : double      # 成交额
  partitions:
    code            : string      # 股票代码

当使用sql命令或者使用DataFrame框架计算的时候,在终端或者Jupyter Notebook里都提供一个进度条来方便用户来查看执行进度。

QQ20160216_0

后记

PyOdps现在处于快速迭代阶段,我们所有的开发都是开源的。大家如果需要什么功能,可以给我们提issue(GitHub);也可以直接参与到开发,直接给我们发Merge Request就行啦。

欢迎大家一起来建设PyOdps。

github:https://github.com/aliyun/aliyun-odps-python-sdk
文档:http://pyodps.readthedocs.org/zh_CN/latest/

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