面试题：Python中map、filter与reduce函数在大型数据集处理中的优化与设计

Question

假设你需要处理一个非常大的数据集（例如，文件中包含数百万个整数），要求使用map、filter和reduce函数进行如下处理：1. 从文件中逐行读取整数并构建数据集；2. 使用map函数对数据集中的每个数进行某种复杂的变换（例如，计算其平方根并乘以一个动态变化的系数，该系数根据数据集中的其他数据计算得出）；3. 使用filter函数根据复杂的业务规则过滤数据（例如，过滤掉那些与数据集中其他数据存在某种数学关系不符合要求的数据）；4. 使用reduce函数计算处理后数据的复杂统计值（例如，加权平均值，权重由数据集中其他数据决定）。请设计一个高效的Python方案，考虑内存管理、性能优化等问题，写出关键代码逻辑并阐述整体设计思路。

Answer 1

整体设计思路

1. 逐行读取数据：为避免一次性加载整个大文件到内存，使用生成器逐行读取文件，以节省内存。
2. 动态系数计算：在计算系数时，可能需要对数据集进行初步遍历以获取相关信息，可先遍历部分数据或使用统计方法估计。
3. map操作：对生成器生成的每个数据应用复杂变换。
4. filter操作：根据复杂业务规则过滤数据，规则中涉及与其他数据的关系时，可考虑缓存部分数据以加快判断。
5. reduce操作：计算加权平均值等复杂统计值，由于权重由其他数据决定，需结合之前的处理步骤获取权重信息。

关键代码逻辑

import math


def read_data(file_path):
    with open(file_path) as f:
        for line in f:
            yield int(line.strip())


def calculate_coefficient(data_generator):
    # 简单示例：这里假设系数是数据集中所有数的平均值
    sample_size = 1000
    sample_sum = 0
    count = 0
    for num in data_generator:
        sample_sum += num
        count += 1
        if count == sample_size:
            break
    coefficient = sample_sum / sample_size if count > 0 else 1
    return coefficient


def complex_transform(num, coefficient):
    return math.sqrt(num) * coefficient


def complex_filter(num, data_generator):
    # 简单示例：这里假设过滤掉大于数据集中所有数平均值的数
    sample_size = 1000
    sample_sum = 0
    count = 0
    for data_num in data_generator:
        sample_sum += data_num
        count += 1
        if count == sample_size:
            break
    average = sample_sum / count if count > 0 else 0
    return num <= average


def complex_reduce(acc, num, weights):
    # 简单示例：这里假设权重是该数本身
    return (acc[0] + num * weights[num], acc[1] + weights[num])


def main(file_path):
    data_generator = read_data(file_path)
    coefficient = calculate_coefficient(data_generator)
    data_generator = read_data(file_path)
    mapped_data = map(lambda num: complex_transform(num, coefficient), data_generator)
    data_generator = read_data(file_path)
    filtered_data = filter(lambda num: complex_filter(num, data_generator), mapped_data)
    data_generator = read_data(file_path)
    weights = {num: num for num in data_generator}
    data_generator = read_data(file_path)
    result = reduce(lambda acc, num: complex_reduce(acc, num, weights), filtered_data, (0, 0))
    weighted_average = result[0] / result[1] if result[1] > 0 else 0
    return weighted_average

上述代码通过生成器逐行读取数据，在计算系数、过滤等步骤通过采样方式避免一次性加载大量数据到内存，实现对大数据集的高效处理。 注意，这里复杂变换、过滤和计算统计值的具体实现是简单示例，实际应根据真实业务需求调整。