Память RAM崩溃 для функции преобразования XML в DataFrame

Вопрос или проблема

#Библиотеки
import pandas as pd
import xml.etree.cElementTree as ET

#Функция для преобразования XML файла в Pandas DataFrame    
def xml2df(file_path):

  #Парсинг XML файла и получение корня
  tree = ET.parse(file_path)
  root = tree.getroot()

  dict_list = []

  for _, elem in ET.iterparse(file_path, events=("end",)):
      if elem.tag == "row":
        dict_list.append(elem.attrib)      # ПАРСИМ ВСЕ АТРИБУТЫ
        elem.clear()

  df = pd.DataFrame(dict_list)
  return df

<badges>
  <row Id="82946" UserId="3718" Name="Учитель" Date="2008-09-15T08:55:03.923" Class="3" TagBased="False" />
  <row Id="82947" UserId="994" Name="Учитель" Date="2008-09-15T08:55:03.957" Class="3" TagBased="False" />
  <row Id="82949" UserId="3893" Name="Учитель" Date="2008-09-15T08:55:03.957" Class="3" TagBased="False" />
  <row Id="82950" UserId="4591" Name="Учитель" Date="2008-09-15T08:55:03.957" Class="3" TagBased="False" />
  <row Id="82951" UserId="5196" Name="Учитель" Date="2008-09-15T08:55:03.957" Class="3" TagBased="False" />
  <row Id="82952" UserId="2635" Name="Учитель" Date="2008-09-15T08:55:03.957" Class="3" TagBased="False" />
  <row Id="82953" UserId="1113" Name="Учитель" Date="2008-09-15T08:55:03.957" Class="3" TagBased="False" />

import dask
import dask.bag as db
import dask.dataframe as dd
from dask.dot import dot_graph
from dask.diagnostics import ProgressBar

dask.set_options(get=dask.multiprocessing.get)
tags_xml = db.read_text('data/Tags.xml', encoding='utf-8')
tags_xml.take(10)

Ответ или решение

Оптимизация функции преобразования XML в DataFrame с использованием Dask

Ваша проблема с падением оперативной памяти при работе с большими XML файлами, превышающими 1 ГБ, является довольно распространенной ситуацией, особенно когда ресурсы системы ограничены. Данная статья предлагает решение, основанное на использовании библиотеки Dask, которая поможет эффективно обрабатывать большие объемы данных в распределенной среде.

Проблема

Функция, которую вы написали, загружает весь XML файл в оперативную память, что быстро приводит к исчерпанию доступной памяти при больших файлах. Стандартная библиотека xml.etree.ElementTree может хорошо работать с небольшими файлами, но не подходит для больших объемов данных. Ваша текущая реализация выполняет:

• Полный парсинг XML файла в память.
• Создание достаточно большого списка словарей для хранения атрибутов.

Эта реализация, хотя и проста в использовании, неэффективна для анализа данных на больших объемах.

Решение

С помощью библиотеки Dask вы можете легко обрабатывать данные в "ленивом" режиме, что позволяет обрабатывать данные по частям, не загружая их целиком в память. Вот пошаговое руководство по оптимизации вашего метода преобразования.

1. Установка Dask

Если вы еще не установили Dask, выполните следующую команду:

pip install dask

2. Оптимизированный код

Теперь давайте напишем новую функцию, используя Dask для обработки XML файла. Ключ к эффективной работе с большими данными — это обработка их порциями.

import dask.dataframe as dd
import xml.etree.ElementTree as ET

def xml2df_dask(file_path):
    # Инициализация пустого Dask DataFrame
    df = dd.from_delayed([])

    # Параметр для итеративного парсинга XML файла
    for _, elem in ET.iterparse(file_path, events=("end",)):
        if elem.tag == "row":
            # Преобразование атрибутов элемента в словарь
            data_dict = elem.attrib
            df = df.append(dd.from_delayed([data_dict]))

            elem.clear()  # Очистка элемента для освобождения памяти

    # Собираем DataFrame и возвращаем его
    return df.compute()

# Использование функции
df = xml2df_dask('path/to/your/file.xml')

3. Преимущества данного подхода

• Меньшее потребление памяти: Dask позволяет обрабатывать данные по частям, что минимизирует использование оперативной памяти.
• Параллелизм: Dask использует стеки параллельных задач, что ускоряет процесс обработки данных.
• Совместимость: Функционал Dask легко интегрируется с существующими библиотеками, такими как Pandas.
• Гибкость в обработке данных: Вы можете обрабатывать данные в несколько потоков, что особенно полезно при использовании облачных платформ.

4. Заключение

Проблема с исчерпанием оперативной памяти при преобразовании XML в DataFrame является сложной, но решаемой с помощью правильных инструментов. Использование Dask позволяет не только уменьшить объем необходимой оперативной памяти, но и повысить скорость обработки данных благодаря параллельной обработке.

Теперь вы можете выполнять более сложный анализ данных, не беспокоясь о недостатке ресурсов. Если у вас возникнут вопросы или потребуется дополнительная помощь, не стесняйтесь обращаться.

SEO оптимация

В данной статье рассматриваются методы оптимизации обработки больших XML файлов с использованием Dask. Мы описываем шаги, которые помогут эффективно преобразовать XML данные в DataFrame без риска перегрузки оперативной памяти. Используя предложенный подход, вы повысите свои навыки в обработке данных и сможете эффективно анализировать большие объемы информации.