一种较量省内存的稀疏矩阵Python存储方案

推荐系统中常常需要处理惩罚雷同user_id, item_id, rating这样的数据，其实就是数学内里的稀疏矩阵，scipy中提供了sparse模块来办理这个问题，但scipy.sparse有许多问题不太适用：1、不能很好的同时支持data[i, …]、data[…, j]、data[i, j]快速切片；2、由于数据生存在内存中，不能很好的支持海量数据处理惩罚。

要支持data[i, …]、data[…, j]的快速切片，需要i可能j的数据会合存储；同时，为了生存海量的数据，也需要把数据的一部门放在硬盘上，用内存做buffer。这里的办理方案较量简朴，用一个类Dict的对象来存储数据，对付某个i（好比9527），它的数据生存在dict['i9527']内里，同样的，对付某个j（好比3306），它的全部数据生存在dict['j3306']内里，需要取出data[9527, …]的时候，只要取出dict['i9527']即可，dict['i9527']原本是一个dict工具，储存某个j对应的值，为了节减内存空间，我们把这个dict以二进制字符串形式存储，直接上代码：

'''
Sparse Matrix
'''
import struct
import numpy as np
import bsddb
from cStringIO import StringIO
 
class DictMatrix():
    def __init__(self, container = {}, dft = 0.0):
        self._data  = container
        self._dft   = dft
        self._nums  = 0
 
    def __setitem__(self, index, value):
        try:
            i, j = index
        except:
            raise IndexError('invalid index')
 
        ik = ('i%d' % i)
        # 为了节减内存，我们把j, value打包成字二进制字符串
        ib = struct.pack('if', j, value)
        jk = ('j%d' % j)
        jb = struct.pack('if', i, value)
 
        try:
            self._data[ik] += ib
        except:
            self._data[ik] = ib
        try:
            self._data[jk] += jb
        except:
            self._data[jk] = jb
        self._nums += 1
 
    def __getitem__(self, index):
        try:
            i, j = index
        except:
            raise IndexError('invalid index')
 
        if (isinstance(i, int)):
            ik = ('i%d' % i)
            if not self._data.has_key(ik): return self._dft
            ret = dict(np.fromstring(self._data[ik], dtype = 'i4,f4'))
            if (isinstance(j, int)): return ret.get(j, self._dft)
 
        if (isinstance(j, int)):
            jk = ('j%d' % j)
            if not self._data.has_key(jk): return self._dft
            ret = dict(np.fromstring(self._data[jk], dtype = 'i4,f4'))
 
        return ret
 
    def __len__(self):
        return self._nums
 
    def __iter__(self):
        pass
 
    '''
    从文件中生成matrix
    思量到dbm读写的机能不如内存，我们做了一些缓存，每1000W次批量写入一次
    思量到字符串拼接机能不太好，我们直接用StringIO来做拼接
    '''
    def from_file(self, fp, sep = 't'):
        cnt = 0
        cache = {}
        for l in fp:
            if 10000000 == cnt:
                self._flush(cache)
                cnt = 0
                cache = {}
            i, j, v = [float(i) for i in l.split(sep)]
 
            ik = ('i%d' % i)
            ib = struct.pack('if', j, v)
            jk = ('j%d' % j)
            jb = struct.pack('if', i, v)
 
            try:
                cache[ik].write(ib)
            except:
                cache[ik] = StringIO()
                cache[ik].write(ib)
 
            try:
                cache[jk].write(jb)
            except:
                cache[jk] = StringIO()
                cache[jk].write(jb)
 
            cnt += 1
            self._nums += 1
 
        self._flush(cache)
        return self._nums
 
    def _flush(self, cache):
        for k,v in cache.items():
            v.seek(0)
            s = v.read()
            try:
                self._data[k] += s
            except:
                self._data[k] = s
 
if __name__ == '__main__':
    db = bsddb.btopen(None, cachesize = 268435456)
    data = DictMatrix(db)
    data.from_file(open('/path/to/log.txt', 'r'), ',')

#p#分页标题#e#

测试4500W条rating数据（整形,整型,浮点名目），922MB文本文件导入，回收内存dict储存的话，12分钟构建完毕，耗损内存1.2G，回收示例代码中的bdb存储，20分钟构建完毕，占用内存300～400MB阁下，比cachesize大不了几多，数据读取测试：

import timeit
timeit.Timer('foo = __main__.data[9527, ...]', 'import __main__').timeit(number = 1000)

耗损1.4788秒，或许读取一条数据1.5ms。

回收类Dict来存储数据的另一个长处是你可以随便用内存Dict可能其他任何形式的DBM，甚至传说中的Tokyo Cabinet….

好的，码完收工。