Python使用稀疏矩阵节省内存实例

推荐系统中经常需要处理类似user_id, item_id, rating这样的数据，其实就是数学里面的稀疏矩阵，scipy中提供了sparse模块来解决这个问题，但scipy.sparse有很多问题不太合用：

1、不能很好的同时支持data[i, ...]、data[..., j]、data[i, j]快速切片；

2、由于数据保存在内存中，不能很好的支持海量数据处理。
要支持data[i, ...]、data[..., j]的快速切片，需要i或者j的数据集中存储；同时，为了保存海量的数据，也需要把数据的一部分放在硬盘上，用内存做buffer。这里的解决方案比较简单，用一个类Dict的东西来存储数据，对于某个i（比如9527），它的数据保存在dict['i9527']里面，同样的，对于某个j（比如3306），它的全部数据保存在dict['j3306']里面，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对象，储存某个j对应的值，为了节省内存空间，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)

        # 为了节省内存，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__(

测试代码：

import timeit

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

消耗1.4788秒，大概读取一条数据1.5ms。

采用类Dict来存储数据的另一个好处是你可以随便用内存Dict或者其他任何形式的DBM，甚至传说中的Tokyo Cabinet….
好了，码完收工。