如何在 python 中包装列表函数？

Question

我无法将这个问题准确反映到标题中。我想无误地使用 list、func(*args) 和 Pool.map。请看下面。

▼代码

def df_parallelize_run(func, arguments):
    p = Pool(psutil.cpu_count())
    df = p.map(func, arguments)
    p.close()
    p.join()
    return df

def make_lag(df: DataFrame, LAG_DAY: list):
    for l in LAG_DAY:
        df[f'lag{l}d'] = df.groupby(['id'])['target'].transform(lambda x: x.shift(l))

    return df

def wrap_make_lag(args):
    return make_lag(*args)

鉴于以上三个功能，我想做以下事情

# df: DataFrame
arguments = (df, [1, 3, 7, 13, 16])
df = df_parallelize_run(wrap_make_lag, arguments)

▼ 错误

in df_parallelize_run(func, arguments)
----> 7     df = pool.map(func, arguments)

in ..../python3.7/multiprocessing/pool.py in map(self, func, iterable, chunksize)
--> 268         return self._map_async(func, iterable, mapstar, chunksize).get()

in ..../python3.7/multiprocessing/pool.py in get(self, timeout)
--> 657             raise self._value

TypeError: make_lag() takes 2 positional arguments but 5 were given

我知道这种不匹配的原因（由于拆包列表，[1, 3, 7, 13, 16]，即 5）。怎样做才是正确的？如果可能的话，我想让这个列表符合位置参数的约束。如果几乎不可能（list or Pool.map），什么是更合适、简单和灵活的方法？

Answer 1

使用pool.starmap。您为函数的参数生成一个元组列表。在这里，看起来 df 每次都是相同的，arg 是参数中的每个元素。

arglist = [(df, arg) for arg in arguments]
with multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count()) as p:
    results = p.starmap(make_lag, arglist)

Answer 2

已解决。我按照以下方式重写了。

▼功能

def df_parallelize_run(func, arglist):    
    with Pool(psutil.cpu_count()) as p:
        # concat((lots of returned df))
        results = pd.concat(p.starmap(func, arglist), 1)
    return results

def make_lag(df, lag):
    if not isinstance(lag, list):
        lag = [lag]

    # it doesn't have to be for-loop when you use multiprocessing
    for l in lag:
        col_name = f'lag{l}d'
        df[col_name] = df.groupby(['item_id', 'store_id'])['sales'].transform(lambda x: x.shift(l))

    return df[[col_name]]

其他功能

def make_lag_roll(df, lag, roll):
    col_name = f'lag{lag}_roll_mean_{roll}'
    df[col_name] = df.groupby(['id'])['target'].transform(lambda x: x.shift(lag).rolling(roll).mean())

    return df[[col_name]]

▼使用方法

arglist =  [(df[['id', 'target']], arg) for arg in range(1, 36)]

lag_df = df_parallelize_run(make_lag, arglist)

arglist_roll = [(df[['id', 'target']], lag, roll)
               for lag in range(1, 36)
               for roll in [7, 14, 28]]

lag_roll_df = df_parallelize_run(make_lag_roll, arglist_roll)

如何在 python 中包装列表函数？

How to wrap list functions in python?

python

multiprocessing

argument-unpacking

pandas

▼代码

▼ 错误

▼功能

▼使用方法