Teststrategien für Pandas read_xml () -Methoden

Derzeit pflegen Pandas I / O-Tools keine read_xml()Methode und das Gegenstück to_xml(). Es zeigt sich jedoch, read_jsondass baumartige Strukturen für den Datenrahmenimport und read_htmlfür Markup-Formate implementiert werden können .

Wenn die Pandas Team einen solchen hält read_xmlfür eine zukünftige Version Pandas Methode, welche Implementierung würde sie verfolgen: Parsen mit einem in die xml.etree.ElementTreemit iterfind()oder iterparse()Funktionen oder Fremd Modul, lxmlmit dem XPath 1.0 und XSLT 1.0 Methoden?

Im Folgenden sind meine Testläufe für vier Methodentypen für eine einfache, flache, elementzentrierte XML-Eingabe aufgeführt. Alle sind für das allgemeine Parsen für alle Kinder der zweiten Ebene von root eingerichtet, und jede Methode sollte genau den gleichen Pandas-Datenrahmen liefern. Alle bis auf die letzten Aufrufe pd.Dataframe()auf der Liste der Wörterbücher. Die XSLT - Methode verwandelt XML CSV für gegossen StringIO()in pd.read_csv().

Frage (mehrteilig)

• PERFORMANCE: Wie erklären Sie die iterparsefür größere Dateien häufig empfohlene Verlangsamung, wenn die Datei iterativ analysiert wird? Liegt es teilweise an den ifLogikprüfungen?

• SPEICHER: Korreliert der CPU-Speicher mit den Zeitabläufen bei E / A-Aufrufen? XSLT und XPath 1.0 lassen sich mit größeren XML-Dokumenten nicht gut skalieren, da die gesamte Datei im Speicher gelesen werden muss, um analysiert zu werden.

• STRATEGIE: Ist die Liste der Wörterbücher eine optimale Strategie für den Dataframe()Anruf? Sehen Sie diese interessanten Antworten: Generatorversion und eine benutzerdefinierte Version von iterwalk . Beide Upcast-Listen zum Datenrahmen.

Eingangsdaten (Stack - Überlauf des aktuellen Top-Benutzer für Jahr , von denen unsere Pandas Freunde enthalten sind)

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Python- Methoden

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 (mit aktuellem XML und XML mit dem 25-fachen der untergeordneten Werte (dh 900 StackOverflow-Benutzerdatensätze)

# 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

PERFORMANCE: Wie erklären Sie die langsamere Iterparse, die häufig für größere Dateien empfohlen wird, wenn die Datei iterativ analysiert wird? Liegt es teilweise an der if-Logikprüfung?

Ich würde annehmen, dass mehr Python-Code es langsamer machen würde, da der Python-Code jedes Mal ausgewertet wird. Haben Sie einen JIT-Compiler wie pypy ausprobiert?

Wenn ich nur entferne iund verwende first_tag, scheint es ziemlich viel schneller zu sein, also ja, es liegt teilweise an den if-Logikprüfungen:

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

Ich war mir nicht sicher, ob ich den Zweck der letzten ifÜberprüfung verstanden habe, aber ich bin mir auch nicht sicher, warum Sie nur Leerzeichen verlieren möchten. Durch das Entfernen der letzten ifwird ein wenig Zeit gespart:

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

Mit oder ohne diese Leistungsverbesserungen scheint Ihre iterparse-Version einen besonders großen Datenrahmen zu erzeugen. Hier scheint eine funktionierende, schnelle Version zu sein:

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

SPEICHER: Korreliert der CPU-Speicher mit den Zeitabläufen bei E / A-Aufrufen? XSLT und XPath 1.0 lassen sich mit größeren XML-Dokumenten nicht gut skalieren, da die gesamte Datei im Speicher gelesen werden muss, um analysiert zu werden.

Ich bin mir nicht ganz sicher, was Sie unter "E / A-Aufrufen" verstehen. Wenn Ihr Dokument jedoch klein genug ist, um in den Cache zu passen, ist alles viel schneller, da nicht viele andere Elemente aus dem Cache entfernt werden.

STRATEGIE: Ist die Liste der Wörterbücher eine optimale Strategie für den Aufruf von Dataframe ()? Sehen Sie diese interessanten Antworten: Generatorversion und eine benutzerdefinierte Version von iterwalk. Beide Upcast-Listen zum Datenrahmen.

Die Listen verbrauchen weniger Speicher. Je nachdem, wie viele Spalten Sie haben, kann dies einen spürbaren Unterschied bewirken. Dies setzt dann natürlich voraus, dass Ihre XML-Tags in einer konsistenten Reihenfolge vorliegen, wie es scheint. Der DataFrame()Aufruf müsste auch weniger Arbeit leisten, da nicht in jeder Zeile nach Schlüsseln im Diktat gesucht werden muss, um herauszufinden, welche Spalte für welchen Wert.