<jupyter_start><jupyter_text>Données, approches fonctionnelles - énoncéL'approche fonctionnelle est une façon de traiter les données en ne conservant qu'une petite partie en mémoire. D'une manière générale, cela s'applique à tous les calculs qu'on peut faire avec le langage [SQL](https://fr.wikipedia.org/wiki/Structured_Query_Language). Le notebook utilisera des données issues d'une table de mortalité extraite de [table de mortalité de 1960 à 2010](http://www.data-publica.com/opendata/7098--population-et-conditions-sociales-table-de-mortalite-de-1960-a-2010) (*le lien est cassé car data-publica ne fournit plus ces données, le notebook récupère une copie*) qu'on récupère à l'aide de la fonction [table_mortalite_euro_stat](http://www.xavierdupre.fr/app/actuariat_python/helpsphinx/actuariat_python/data/population.htmlactuariat_python.data.population.table_mortalite_euro_stat).<jupyter_code>%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
import pyensae
from pyquickhelper.helpgen import NbImage
from jyquickhelper import add_notebook_menu
add_notebook_menu()
from actuariat_python.data import table_mortalite_euro_stat 
table_mortalite_euro_stat()
import pandas
df = pandas.read_csv("mortalite.txt", sep="\t", encoding="utf8", low_memory=False)
df.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Itérateur, Générateur  itérateurLa notion d'[itérateur](https://fr.wikipedia.org/wiki/It%C3%A9rateur) est incournable dans ce genre d'approche fonctionnelle. Un itérateur parcourt les éléments d'un ensemble. C'est le cas de la fonction [range](https://docs.python.org/3.4/library/functions.htmlfunc-range).<jupyter_code>it = iter([0,1,2,3,4,5,6,7,8])
print(it, type(it))<jupyter_output><list_iterator object at 0x000001A50784C358> <class 'list_iterator'><jupyter_text>Il faut le dissocier d'une [liste](https://docs.python.org/3.4/tutorial/datastructures.htmlmore-on-lists) qui est un [conteneur](https://docs.python.org/3/library/collections.html).<jupyter_code>[0,1,2,3,4,5,6,7,8]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Pour s'en convaincre, on compare la taille d'un itérateur avec celui d'une liste : la taille de l'itérateur ne change pas quelque soit la liste, la taille de la liste croît avec le nombre d'éléments qu'elle contient.<jupyter_code>import sys
print(sys.getsizeof(iter([0,1,2,3,4,5,6,7,8])))
print(sys.getsizeof(iter([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14])))
print(sys.getsizeof([0,1,2,3,4,5,6,7,8]))
print(sys.getsizeof([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14]))<jupyter_output>56
56
136
184<jupyter_text>L'itérateur ne sait faire qu'une chose : passer à l'élément suivant et lancer une exception [StopIteration](https://docs.python.org/3.4/library/exceptions.htmlStopIteration) lorsqu'il arrive à la fin.<jupyter_code>it = iter([0,1,2,3,4,5,6,7,8])
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))<jupyter_output>0
1
2
3
4
5
6
7
8<jupyter_text>générateurUn [générateur](https://wiki.python.org/moin/Generators) se comporte comme un itérateur, il retourne des éléments les uns à la suite des autres que ces éléments soit dans un container ou pas.<jupyter_code>def genere_nombre_pair(n):
    for i in range(0,n):
        yield 2*i
        
genere_nombre_pair(5)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Appelé comme suit, un générateur ne fait rien. On s'en convaint en insérant une instruction ``print`` dans la fonction :<jupyter_code>def genere_nombre_pair(n):
    for i in range(0,n):
        print("je passe par là", i, n)
        yield 2*i
        
genere_nombre_pair(5)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Mais si on construit une liste avec tout ces nombres, on vérifie que la fonction ``genere_nombre_pair`` est bien executée :<jupyter_code>list(genere_nombre_pair(5))<jupyter_output>je passe par là 0 5
je passe par là 1 5
je passe par là 2 5
je passe par là 3 5
je passe par là 4 5<jupyter_text>L'instruction ``next`` fonctionne de la même façon :<jupyter_code>def genere_nombre_pair(n):
    for i in range(0,n):
        yield 2*i
        
it = genere_nombre_pair(5)
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))
print(next(it))<jupyter_output>0
2
4
6
8<jupyter_text>Le moyen le plus simple de parcourir les éléments retournés par un itérateur ou un générateur est une boucle ``for`` :<jupyter_code>it = genere_nombre_pair(5)
for nombre in it:
    print(nombre)<jupyter_output>0
2
4
6
8<jupyter_text>On peut combiner les générateurs :<jupyter_code>def genere_nombre_pair(n):
    for i in range(0,n):
        print("pair", i)
        yield 2*i
        
def genere_multiple_six(n):
    for pair in genere_nombre_pair(n):
        print("six", pair)
        yield 3*pair
        
print(genere_multiple_six)
for i in genere_multiple_six(3):
    print(i)<jupyter_output>pair 0
six 0
0
pair 1
six 2
6
pair 2
six 4
12<jupyter_text>intérêt* Les itérateurs et les générateurs sont des fonctions qui parcourent des ensembles d'éléments ou donne cette illusion.* Ils ne servent qu'à passer à l'élément suivant.* Ils ne le font que si on le demande explicitement avec une boucle ``for`` par exemple. C'est pour cela qu'on parle d'évaluation paresseuse ou **lazy evaluation**.* On peut combiner les itérateurs / générateurs.Il faut voir les itérateurs et générateurs comme des flux, une ou plusieurs entrées d'éléments, une sortie d'éléments, rien ne se passe tant qu'on n'envoie pas de l'eau pour faire tourner la roue.  lambda fonctionUne fonction [lambda](http://sametmax.com/fonctions-anonymes-en-python-ou-lambda/) est une fonction plus courte d'écrire des fonctions très simples.<jupyter_code>def addition(x, y):
    return x + y
addition(1, 3)
additionl = lambda x,y : x+y
additionl(1, 3)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Exercice 1 : application aux grandes bases de donnéesImaginons qu'on a une base de données de 10 milliards de lignes. On doit lui appliquer deux traitements : ``f1``, ``f2``. On a deux options possibles :* Appliquer la fonction ``f1`` sur tous les éléments, puis appliquer ``f2`` sur tous les éléments transformés par ``f1``.* Application la combinaison des générateurs ``f1``, ``f2`` sur chaque ligne de la base de données.Que se passe-t-il si on a fait une erreur d'implémentation dans la fonction ``f2`` ?  Map/Reduce, approche fonctionnelle avec cytoolzOn a vu les fonctions [iter](https://docs.python.org/3/library/functions.htmliter) et [next](https://docs.python.org/3/library/functions.htmlnext) mais on ne les utilise quasiment jamais. La programmation fonctionnelle consiste le plus souvent à combiner des itérateurs et générateurs pour ne les utiliser qu'au sein d'une boucle. C'est cette boucle qui appelle implicitement les deux fonctions [iter](https://docs.python.org/3/library/functions.htmliter) et [next](https://docs.python.org/3/library/functions.htmlnext).La combinaison d'itérateurs fait sans cesse appel aux mêmes schémas logiques. Python implémente quelques schémas qu'on complète par un module tel que [cytoolz](https://pypi.python.org/pypi/cytoolz). Les deux modules [toolz](https://pypi.python.org/pypi/toolz) et [cytoolz](https://pypi.python.org/pypi/cytoolz) sont deux implémentations du même ensemble de fonctions décrit par la documentation : [pytoolz](http://toolz.readthedocs.org/en/latest/). [toolz](https://pypi.python.org/pypi/toolz) est une implémentation purement Python. [cytoolz](https://pypi.python.org/pypi/cytoolz) s'appuie sur le langage C++, elle est plus rapide.Par défault, les éléments entrent et sortent dans le même ordre. La liste qui suit n'est pas exhaustive (voir [itertoolz](http://toolz.readthedocs.org/en/latest/api.htmlitertoolz)). **schémas simples:*** [filter](https://docs.python.org/3/library/functions.htmlfilter) : sélectionner des éléments, $n$ qui entrent, $<n$ qui sortent.* [map](https://docs.python.org/3/library/functions.htmlmap) : transformer les éléments, $n$ qui entrent, $n$ qui sortent.* [take](http://toolz.readthedocs.org/en/latest/api.htmltoolz.itertoolz.take) : prendre les $k$ premiers éléments, $n$ qui entrent, $k <= n$ qui sortent.* [drop](http://toolz.readthedocs.org/en/latest/api.htmltoolz.itertoolz.drop) : passer les $k$ premiers éléments, $n$ qui entrent, $n-k$ qui sortent.* [sorted](https://docs.python.org/3.4/library/functions.htmlsorted) : tri les éléments, $n$ qui entrent, $n$ qui sortent dans un ordre différent.* [reduce](https://docs.python.org/3.4/library/functools.html?highlight=reducefunctools.reduce) : aggréger (au sens de sommer) les éléments, $n$ qui entrent, 1 qui sort.* [concat](http://toolz.readthedocs.org/en/latest/api.htmltoolz.itertoolz.concat) : fusionner deux séquences d'éléments définies par deux itérateurs, $n$ et $m$ qui entrent, $n+m$ qui sortent.**schémas complexes**Certains schémas sont la combinaison de schémas simples mais il est plus efficace d'utiliser la version combinée.* [join](http://toolz.readthedocs.org/en/latest/api.htmltoolz.itertoolz.join) : associe deux séquences, $n$ et $m$ qui entrent, au pire $nm$ qui sortent.* [groupby](http://toolz.readthedocs.org/en/latest/api.htmltoolz.itertoolz.groupby) : classe les éléments, $n$ qui entrent, $p<=n$ groupes d'éléments qui sortent.* [reduceby](http://toolz.readthedocs.org/en/latest/api.htmltoolz.itertoolz.reduceby) : combinaison (*groupby*, *reduce*), $n$ qui entrent, $p<=n$ qui sortent.**schéma qui retourne un seul élément*** [all](https://docs.python.org/3/library/functions.htmlall) : vrai si tous les éléments sont vrais.* [any](https://docs.python.org/3/library/functions.htmlany) : vrai si un éléments est vrai.* [first](http://toolz.readthedocs.org/en/latest/api.htmltoolz.itertoolz.first) : premier élément qui entre.* [last](http://toolz.readthedocs.org/en/latest/api.htmltoolz.itertoolz.last) : dernier élément qui sort.* min, max, sum, len...**schéma qui aggrège*** [add](https://docs.python.org/3.4/library/operator.htmloperator.add) : utilisé avec la fonction *reduce* pour aggréger les éléments et n'en retourner qu'un.[API PyToolz](http://toolz.readthedocs.org/en/latest/api.html) décrit l'ensemble des fonctions disponibles.  Exercice 2 : cytoolzLa note d'un candidat à un concours de patinage artistique fait la moyenne de trois moyennes parmi cinq, les deux extrêmes n'étant pas prises en compte. Il faut calculer cette somme pour un ensemble de candidats avec [cytoolz](https://pypi.python.org/pypi/cytoolz).<jupyter_code>notes = [dict(nom="A", juge=1, note=8),
        dict(nom="A", juge=2, note=9),
        dict(nom="A", juge=3, note=7),
        dict(nom="A", juge=4, note=4),
        dict(nom="A", juge=5, note=5),
        dict(nom="B", juge=1, note=7),
        dict(nom="B", juge=2, note=4),
        dict(nom="B", juge=3, note=7),
        dict(nom="B", juge=4, note=9),
        dict(nom="B", juge=1, note=10),
        dict(nom="C", juge=2, note=0),
        dict(nom="C", juge=3, note=10),
        dict(nom="C", juge=4, note=8),
        dict(nom="C", juge=5, note=8),        
        dict(nom="C", juge=5, note=8),        
        ]

import pandas
pandas.DataFrame(notes)
import cytoolz.itertoolz as itz
import cytoolz.dicttoolz as dtz
from functools import reduce
from operator import add<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Blaze, odo : interfaces communes [Blaze](http://blaze.pydata.org/en/latest/) fournit une interface commune, proche de celle des Dataframe, pour de nombreux modules comme [bcolz](http://bcolz.blosc.org/)... [odo](https://odo.readthedocs.io/en/latest/) propose des outils de conversions dans de nombreux formats.* [Pandas to Blaze](http://blaze.pydata.org/en/latest/rosetta-pandas.html)Ils sont présentés dans un autre notebook. On reproduit ce qui se fait une une ligne avec [odo](https://odo.readthedocs.io/en/latest/).<jupyter_code>df.to_csv("mortalite_compresse.csv", index=False)
from pyquickhelper.filehelper import gzip_files
gzip_files("mortalite_compresse.csv.gz", ["mortalite_compresse.csv"], encoding="utf-8")<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Parallélisation avec dask* [dask](http://dask.pydata.org/en/latest/)*dask* propose de paralléliser les opérations usuelles qu'on applique à un dataframe.L'opération suivante est très rapide, signifiant que *dask* attend de savoir quoi faire avant de charger les données :<jupyter_code>import dask.dataframe as dd
fd = dd.read_csv('mortalite_compresse*.csv.gz', compression='gzip', blocksize=None)
#fd = dd.read_csv('mortalite_compresse.csv', blocksize=None)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Extraire les premières lignes prend très peu de temps car *dask* ne décompresse que le début :<jupyter_code>fd.head()
fd.npartitions
fd.divisions
s = fd.sample(frac=0.01)
s.head()
life = fd[fd.indicateur=='LIFEXP']
life
life.head()<jupyter_output><empty_output>
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