Python：改进长累积和

我有一个基于大量实验数据的程序。数据存储为对象列表，这些对象是具有以下属性的类的实例：

• 时间点-样本的时间
• cluster—从中获取样本的节点群集的名称
• node—从中获取样本的节点的名称
• qty1=第一个数量的样本值
• qty2=第二个数量的样本值

我需要从数据集中导出一些值，以三种方式分组—一种方式用于整个样本，一种方式用于每个节点集群，另一种方式用于每个节点。我需要导出的值取决于qty1和qty2的（时间排序）累积和：qty1和qty2累积和的元素级总和的最大值，该最大值出现的时间点，以及该时间点的qty1和qty2的值

我提出了以下解决方案：

dataset.sort(key=operator.attrgetter('time_point'))

# For the whole set
sys_qty1 = 0
sys_qty2 = 0
sys_combo = 0
sys_max = 0

# For the cluster grouping
cluster_qty1 = defaultdict(int)
cluster_qty2 = defaultdict(int)
cluster_combo = defaultdict(int)
cluster_max = defaultdict(int)
cluster_peak = defaultdict(int)

# For the node grouping
node_qty1 = defaultdict(int)
node_qty2 = defaultdict(int)
node_combo = defaultdict(int)
node_max = defaultdict(int)
node_peak = defaultdict(int)

for t in dataset:
  # For the whole system ######################################################
  sys_qty1 += t.qty1
  sys_qty2 += t.qty2
  sys_combo = sys_qty1 + sys_qty2
  if sys_combo > sys_max:
    sys_max = sys_combo
    # The Peak class is to record the time point and the cumulative quantities
    system_peak = Peak(time_point=t.time_point,
                       qty1=sys_qty1,
                       qty2=sys_qty2)
  # For the cluster grouping ##################################################
  cluster_qty1[t.cluster] += t.qty1
  cluster_qty2[t.cluster] += t.qty2
  cluster_combo[t.cluster] = cluster_qty1[t.cluster] + cluster_qty2[t.cluster]
  if cluster_combo[t.cluster] > cluster_max[t.cluster]:
    cluster_max[t.cluster] = cluster_combo[t.cluster]
    cluster_peak[t.cluster] = Peak(time_point=t.time_point,
                                   qty1=cluster_qty1[t.cluster],
                                   qty2=cluster_qty2[t.cluster])
  # For the node grouping #####################################################
  node_qty1[t.node] += t.qty1
  node_qty2[t.node] += t.qty2
  node_combo[t.node] = node_qty1[t.node] + node_qty2[t.node]
  if node_combo[t.node] > node_max[t.node]:
    node_max[t.node] = node_combo[t.node]
    node_peak[t.node] = Peak(time_point=t.time_point,
                             qty1=node_qty1[t.node],
                             qty2=node_qty2[t.node])

这会产生正确的输出，但我想知道它是否可以变得更具可读性/Pythonic，和/或更快/更具可伸缩性

上面的内容很吸引人，因为它只在（大型）数据集中循环一次，但没有吸引力，因为我已经复制/粘贴了同一算法的三个副本

为了避免上述复制/粘贴问题，我还尝试了以下方法：

def find_peaks(level, dataset):

  def grouping(object, attr_name):
    if attr_name == 'system':
      return attr_name
    else:
      return object.__dict__[attrname]

  cuml_qty1 = defaultdict(int)
  cuml_qty2 = defaultdict(int)
  cuml_combo = defaultdict(int)
  level_max = defaultdict(int)
  level_peak = defaultdict(int)

  for t in dataset:
    cuml_qty1[grouping(t, level)] += t.qty1
    cuml_qty2[grouping(t, level)] += t.qty2
    cuml_combo[grouping(t, level)] = (cuml_qty1[grouping(t, level)] +
                                      cuml_qty2[grouping(t, level)])
    if cuml_combo[grouping(t, level)] > level_max[grouping(t, level)]:
      level_max[grouping(t, level)] = cuml_combo[grouping(t, level)]
      level_peak[grouping(t, level)] = Peak(time_point=t.time_point,
                                            qty1=node_qty1[grouping(t, level)],
                                            qty2=node_qty2[grouping(t, level)])
  return level_peak

system_peak = find_peaks('system', dataset)
cluster_peak = find_peaks('cluster', dataset)
node_peak = find_peaks('node', dataset)

对于（非分组）系统级计算，我还提出了以下建议：

dataset.sort(key=operator.attrgetter('time_point'))

def cuml_sum(seq):
  rseq = []
  t = 0
  for i in seq:
    t += i
    rseq.append(t)
  return rseq

time_get = operator.attrgetter('time_point')
q1_get = operator.attrgetter('qty1')
q2_get = operator.attrgetter('qty2')

timeline = [time_get(t) for t in dataset]
cuml_qty1 = cuml_sum([q1_get(t) for t in dataset])
cuml_qty2 = cuml_sum([q2_get(t) for t in dataset])
cuml_combo = [q1 + q2 for q1, q2 in zip(cuml_qty1, cuml_qty2)]

combo_max = max(cuml_combo)
time_max = timeline.index(combo_max)
q1_at_max = cuml_qty1.index(time_max)
q2_at_max = cuml_qty2.index(time_max)

然而，尽管这个版本很酷地使用了列表理解和zip（），但它仅为系统级计算而在数据集中循环三次，我想不出一个好方法来执行集群级和节点级计算，而不执行以下缓慢的操作：

timeline = defaultdict(int)
cuml_qty1 = defaultdict(int)
#...etc.

for c in cluster_list:
  timeline[c] = [time_get(t) for t in dataset if t.cluster == c]
  cuml_qty1[c] = [q1_get(t) for t in dataset if t.cluster == c]
  #...etc.

Stack Overflow有人提出改进建议吗？上面的第一个代码片段对于我的初始数据集（大约一百万条记录）运行良好，但是以后的数据集将有更多的记录和集群/节点，因此可伸缩性是一个问题

这是我第一次使用Python，我想确保我正确地利用了该语言（这将取代一组非常复杂的SQL查询，而Python版本的早期版本本质上是非常无效的直接转换）。我通常不做太多的编程，所以我可能缺少一些基本的东西

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非常感谢

这似乎是应用一点面向对象的经典机会。我建议将派生数据设为一个类，并将累积和计算抽象为对该类有效的内容

比如：

class DerivedData(object):
    def __init__(self):
        self.qty1 = 0.0
        self.qty2 = 0.0
        self.combo = 0.0
        self.max = 0.0
        self.peak = Peak(time_point=0.0, qty1=0.0, qty2=0.0)

    def accumulate(self, data):
        self.qty1 += data.qty1
        self.qty2 += data.qty2
        self.combo = self.qty1 + self.qty2
        if self.combo > self.max:
            self.max = self.combo
            self.peak = Peak(time_point=data.time_point,
                             qty1=self.qty1,
                             qty2=self.qty2)

sys = DerivedData()
clusters = defaultdict(DerivedData)
nodes = defaultdict(DerivedData)

dataset.sort(key=operator.attrgetter('time_point'))

for t in dataset:
    sys.accumulate(t)
    clusters[t.cluster].accumulate(t)
    nodes[t.node].accumulate(t)

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此解决方案抽象出查找峰值的逻辑，但仍然只遍历数据集一次。

您可以先执行所有节点计算，然后使用节点结果计算群集结果，然后使用群集结果计算系统范围的结果。这至少会减少你目前正在做的一些重复（相同的添加）。谢谢你的建议。然而，集群峰值可能不同于任何单个节点的峰值。例如，它们可能同时达到一个中间值，导致集群出现一个巨大的峰值，但对于任何单个节点都不会出现巨大的峰值。Peter，非常感谢。这看起来确实好得多。我会尝试一下，看看效果如何。我应该提到，所有时间和数据值都保证为整数（事实上，每个级别上的每个数量之和都等于零）。