Amo Chen

Apache Parquet 深度介紹與說明

資料科學(data science)的興起以及日益增長的大資料的分析需求,傳統以資料列為導向(row-oriented)的儲存方式逐漸顯現其未逮之處,因此以欄位為導向(column-oriented, 或稱 columnar)的儲存方式應運而生,其中 Apache Parquet 是相當知名的 columnar 檔案格式,也能夠搭配 Hive, Spark 等知名的 Apache 開源專案使用。

本文將介紹 Apache Parquet 儲存格式,並且透過實際操作理解 Parquet 格式與其奧妙之處。

Posted on  Jan 18, 2022  in  資訊技術探索  by  Amo Chen  ‐ 7 min read

Docker CMD 與 ENTRYPOINT 說明詳解

寫 Dockerfile 時,經常搞不清楚 CMDENTRYPOINT 的差異,雖然兩者用途相當雷同,但還是特別查閱了一下 Docker 的官方文件,了解兩者的用途以及差別,並且透過實際的範例驗證後,記錄成本文。

Posted on  Dec 28, 2021  in  Docker  by  Amo Chen  ‐ 5 min read

實戰 Python 效能分析 - 從 cProfile 到 py-spy

Python 應用(application)相較於 Go, C 這類語言所寫的應用,前者執行效率較慢是公認問題,不過 Python 的易用性也相對地提升開發速度,甚至其 batteries included 的哲學以及豐富的生態系也能夠減少重複造輪的情況,大幅縮短從概念到產品的實現路徑。

至於執行效率的問題,其實可以透過多種手段進行改善,譬如進行分散式、多執行緒(multithreading)、多行程(multiprocessing)、改善演算法,或以其他較高效率的語言為 Python 進行擴充(例如 ctypes 模組),雖然無法保證一定能夠像 Go, C 這類語言同樣高效,但也能夠將效率提升到可接受的程度以上。

但在處理真正的效率問題之前,絕大多數可能是我們沒有以正確有效率的方式撰寫 Python 應用,而導致其執行效率較差,並且將問題怪罪於 Python 本身。

因此如何剖析 Python 程式,並且找到隱藏在其中的效率問題,是一門相當重要的課題,本文將從介紹 cProfile 模組開始,並以實際範例找出 Python 程式中的問題點,並使用 py-spy 工具更近一步精準定位問題所在,以提高找出問題的效率。

Posted on  Dec 9, 2021  in  Python 程式設計 - 高階  by  Amo Chen  ‐ 5 min read

實戰 Fil 改善 Python 記憶體用量

用 Python resource 模組找出尖峰記憶體用量 一文介紹如何透過 Python resource 模組了解尖峰記憶體用量(peak memory usage), 不過該模組並無法提供更詳細的記憶體統計資料,無法得知具體哪部分的 Python 程式消耗大量記憶體,因此我們需要透過工具剖析(profiling)詳細的記憶體用量,以幫助定位問題之所在。

本文將介紹如何使用 Fil 剖析 Python 程式的記憶體用量,並透過 1 個簡單的範例,實際定位程式中耗用記憶體的部分,並進行改善優化。

Posted on  Nov 29, 2021  in  Python 程式設計 - 高階  by  Amo Chen  ‐ 3 min read

用 Python resource 模組找出尖峰記憶體用量

Python 先天的設計使然,所以 Python 相較起其他語言(如 Rust, Go 等)更加耗用記憶體,如果是簡單的 Python 程式(例如自動化腳本)基本不需要太在意記憶體的問題,但如果是需要計較運算資源成本的應用場景,例如使用 AWS, GCP 雲端服務等, Python 的記憶體耗用肯定會對總體花費造成影響,因此了解你的應用使用記憶體的情形是相當重要的一步。

如果要優化記憶體的使用,可先從盤點尖峰記憶體的用量著手,除了可以避免使用等級過高的運算資源之外,還可以針對尖峰用量最大的應用優先降低用量。

Python 也提供內建的 resource 模組可使用,讓開發者可以設定系統資源的使用限制(例如 CPU time, heap size, nice 值 等等),也可以讀取系統資源使用的情況,其中就包含尖峰記憶體(peak memory)用量的資訊。

Posted on  Nov 15, 2021  in  Python 程式設計 - 高階  by  Amo Chen  ‐ 2 min read

Docker multi-stage builds 教學

Docker 映像檔(image)大小在 production 環境中也是相當重要的一環。

如果 Docker 映像檔太大,不僅佔用傳輸頻寬,也會拉長部署(deployment)的時間,因此如何優化 Docker 映像檔案大小是一門重要課題。

優化 Docker 映像檔大小有若干種方法,其中一種為 multi-stage build, 不過 Docker 官方文件所提供的 multi-stage builds 範例卻無法正常運作,本篇將修正該範例並實際體驗 multi-stage builds 的效果。

Last updated on  Dec 30, 2022  in  Docker  by  Amo Chen  ‐ 3 min read

用 grep 搭配正規表示式擷取字串

grep 是長春實用的指令,每當需要從大量日誌(log)/資料中找出含特定字串的資料行時, grep 無疑是你的好幫手。

不過 grep 會將符合條件的資料行整行列出,因此如果只想要擷取符合的字串,就需要結合正規表示式(regular expression)中的幾個方法。

Posted on  Oct 8, 2021  in  Unix-like 命令列教學  by  Amo Chen  ‐ 2 min read

分分鐘教你學會使用 Python AIOHTTP

Python 知名套件 requests 一直是每位 Python 應用開發者在開發 HTTP client 的首選,不過該套件原生並不支援 asyncio, 無法受益於 asyncio 在 I/O 方面高效率的優點,因此如要增加使用 requests 的效率,通常會搭配 multiprocessingthreading 模組,透過平行(concurrent)處理提高同一時間能夠執行 HTTP 要求的數量。

所幸我們仍有 AIOHTTP 可以使用,該套件不僅提供與 requests 套件相同的功能,更原生支援 asyncio, 因此可以在不使用 multiprocessingthreading 模組的情況下,就能夠達到相當高的執行效率,如果想透過 asyncio 提高 HTTP client 的效能,不妨考慮使用 AIOHTTP 吧!

本文將透過實際範例學習如何使用 AIOHTTP 實作 HTTP client, 建議需有 asyncio 的基礎再閱讀本文為佳。

Last updated on  Aug 30, 2024  in  Python 模組/套件推薦 , Python 程式設計 - 高階  by  Amo Chen  ‐ 10 min read