Python: Luigi のイベントハンドラを試してみる - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は、Luigi でタスクの開始や成功・失敗などのときに発火するイベントハンドラを扱ってみる。 なお、Luigi はバッチ処理などのパイプラインを組むのに使われるソフトウェアのこと。 基本的な使い方については以下を参照してほしい。 blog.amedama.jp 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.6 BuildVersion: 18G3020 $ python -V Python 3.7.6 下準備 下準備として Luigi をインストールしておく。 $ pip install luigi イベントハンドラを登録する 早速だけど以下にサンプルコードを示す。 Luigi では、デコレータを使ってイベントが発生したときに実行したい処理を登録できる。 サンプルコードでは、タスクが開始されたタイミン
PythonのPipelineパッケージ比較：Airflow, Luigi, Gokart, Metaflow, Kedro, PipelineX - Qiita
PythonのPipelineパッケージ比較：Airflow, Luigi, Gokart, Metaflow, Kedro, PipelineXPythonワークフローデータサイエンスPipelineETL この記事では、Open-sourceのPipeline/Workflow開発用PythonパッケージのAirflow, Luigi, Gokart, Metaflow, Kedro, PipelineXを比較します。 この記事では、"Pipeline"、"Workflow"、"DAG"の単語はほぼ同じ意味で使用しています。 要約 👍: 良い 👍👍: より良い 2015年にAirbnb社からリリースされました。 Airflowは、Pythonコード（独立したPythonモジュール）でDAGを定義します。 （オプションとして、非公式の dag-factory 等を使用して、YAML
gokartを使ってデータパイプライン上のpandas関連をテストする。 - Qiita
書くこと gokartを使ってpandas関連の確認をする方法 1つ目はinputのpd.Dataframeがemptyだったときに正常終了をするかの確認 2つ目はdumpするときに各columnが想定通りの型になっているかの確認 gokartとは? エムスリーやfringe81などが開発しているOSS Spotifyが開発しているluigiをラップして使いやすくしている。特にコードを書く量が減る。 対象バージョン 0.3.11 inputのpd.Dataframeがemptyだったときに正常終了をするかの確認 下記のコードはpd.Dataframeがemptyのときにエラーが発生する。 単体テストを書くことは前提だが、拾いきれないことが多々あった。 class DataTask(gokart.TaskOnKart): task_namespace = 'sample' def run(s
ヘルパを使ってLuigiワークフローの依存関係をスッキリ書こう！ - ロコガイド テックブログ
みなさん、ととのってますか〜？ 最近サウナにどっぷりハマってしまった id:ar_tama です。このエントリは名古屋・栄のサウナラボで サ活 リモートワークをしながら書いています。 さて、最近ロコガイドでは社内の業務改善として、今まで手動で行っていた業務を自動化するプロジェクトが行われており、そのワークフロー管理にPython・Luigiを用いています。 日本語では2016~2017年のエントリが多く見られ、最近のアップデートに関する（日本語の）記述が少なく感じたため、何回かに分けて知見を書き溜めていこうと思います。 ※ このエントリは主にこちらの ドキュメント の焼き直し+αです。 更に理解が深まるはずなので、ぜひ併せて読んでみてください:) パラメータ爆発をなんとかしたい 以下の例（ドキュメントから抜粋）では、TaskCを起点としたワークフローで受け取ったパラメータを、TaskB→T
機械学習で便利なluigiフレームワークの紹介 - エムスリーテックブログ
AI・機械学習チームリーダーの西場(@m_nishiba)です。 チームの機械学習系の開発にパイプラインフレームワークとしてluigiを使っています。 (実際にはluigiをラップしたようなモジュールを作っています。そのうち公開しようと思っています。) 今回は、luigiの使い方について紹介しようと思います。 (luigi==2.7.5で動作確認を行っています。) 基本的な使い方 Taskの基本的な書き方 luigiのタスクを作るには、luig.Taskを継承し、下記３つのメソッドをオーバーライドすれば良いです。 requires() 依存している他のTaskを返します。このタスクのrunが呼ばれる前にこの関数が返すTaskのrunが呼ばれます。 戻り値はTaskやTaskのlist, dictとなります。 run() Taskの実行ロジックを定義します。inputとして、requires
Python: Luigiの実行結果をCentral Schedulerで見やすくする - け日記
前回の投稿(Python: Luigiでデータパイプラインを作る - け日記)では、Pythonのデータパイプラインフレームワーク Luigi を使って依存関係のあるタスクを定義しました。 前回は1つ1つコマンドライン上で実行結果を見ていましたが、今回はCentral Schedulerを使って実行結果を見やすくします。 github.com Central Scheduler Central SchedulerはLuigi付属のサービスで、タスクの実行結果をWebブラウザから見ることができるようになります。 まず、luigidコマンドでサービスデーモンを起動します(Luigiがインストールされていることが前提です。pip install luigiでインストールできます)。 $ luigid --background --pidfile ./tmp/pidfile --logdir ./
Python: Luigiでデータパイプラインを作る - け日記
バッチ処理の実装にLuigiを使う機会があり、少し調べて整理しました。 irisデータセットをダウンロードしてきて、scikit-learnで学習したモデルをS3にアップロードする、簡単なサンプルも作ります。 Luigi Luigiは、データパイプラインを記述するためのPythonフレームワークです。 github.com 特徴 タスク間の依存関係を定型的に定義できる 失敗した(アウトプットが生成できなかった)タスクから再開できる スケジューリングはできない スタートキックは別の誰かが行う必要がある ユースケース 処理間に依存関係があり、各処理が複雑な場合に役立ちます。 例えば、データの前処理やパラメータ最適化などを含む複雑な処理フローを構造化して実装したい 例えば、インプットとなるデータ量が膨大なので、適切に中間生成物を作りながら処理したい 一方で、ジョブのスケジューリングは別の機構(c
Redshiftに対してCopyコマンドを発行してみた | Luigi Advent Calendar 2016 #17 | DevelopersIO
はじめに 好物はインフラとフロントエンドのかじわらゆたかです。 このエントリは『Luigi Advent Calendar 2016』17日目の内容となります。 今回はRedshiftに対してCopyコマンドを発行してみたいと思います。 先日16日目はRedshiftに対してのUPDATEとDELETEを実施してみたでした。 前回まででRedshiftに対する基本的なアクセス方法について確認しました。 今回はCopyコマンドを用いたデータ取り込みについて実装してみます。 下準備 前回使ったTSVファイルとテーブルに対して、今回はジョブからデータ投入をしていきます。 1 Customer#000000001 IVhzIApeRb MOROCCO 0 MOROCCO AFRICA 25-989-741-2988 BUILDING 2 Customer#000000002 XSTf4,NCwDV
予約導線をささえるPython製バックエンドをLuigi+pandas+Scrapyで作ったハナシ - Qiita
この記事は Retty Advent Calendar 2017 24日目です. 昨日は@udoooom さんの 「カワイイはつくれる」 でした. Rettyのサーバサイドエンジニア兼魚料理担当のnakagawa(@shinyorke)ともうします. 好きな魚料理は「青魚の南蛮漬け」1,趣味は野球のデータ分析です.2 気がつけばRetty Advent Calendar 2017三回目の登場です,今日もPythonのハナシで吟じます,よろしくお願いします テーマ「Pythonでのバックエンド開発」 一言で言うと, Pythonでバックエンド（バッチ処理）をオールインワンで作った時のノウハウとなります. 他社様のサービスとデータ連携する基盤をPython + Docker + AWS ECSで作った＆運用している（今年から） Pythonライブラリ（Jupyter notebook, req
Luigiでデータ処理をきれいに書こう | リクルート
リクルートデータ組織のブログをはじめました。※最新情報はRecruit Data Blogをご覧ください。 Recruit Data Blogはこちら エンジニアの秋庭です。 本記事では、Pythonのバッチ処理フレームワークLuigiの紹介をしつつ、読みやすいデータ処理の実装について書いていきます。 さて、本記事を書くに至った理由ですが、分析コードのリファクタリングに苦労した経験からです。具体的には、 データ処理に必要なファイルや処理の依存関係がわからない 分析用の自作クラスや関数の使い方がわかりづらい などなどです。 上記のようなちょっと管理が難しいコードが生まれてしまうのは、「試験的な運用だから…」とか「2週間しか動かさないコードだから…」 とか大人の事情があったりする場合もありますが、とにかくコードがきれいなことに越したことはありません。 また、さまざまな開発ツールやフレームワーク
LuigiでバッチJobワークフローを実行してみた | DevelopersIO
こんにちは、三上です。 気付けば2017年も1ヶ月が過ぎ去り。。（日付とか、気を抜いてるとまだ "2016" などと書いてる自分が。。。 はじめに Python勉強中です。 Pythonのスクリプト言語的な手軽さが楽しいです！v 今回、Pythonで書いたバッチのJobワークフローエンジンを検討するにあたり、Luigiをさわってみました。 Luigiって何？ PythonでバッチJobのワークフロー管理してくれるヒト（全部 Pythonコード スケジューラー機能はない（ので、cronからluigiを実行する Jobに依存関係を持たせたい場合、if文ばしばしなコード書かなくて良いのでコードの可読性が上がる Luigi Advent Calendar 2016 ｜ シリーズ ｜ Developers.IO OSSのワークフローエンジンを使ってみた感想 ｜ Qiita データフロー制御フレームワ
Python: データパイプライン構築用フレームワーク Luigi を使ってみる - CUBE SUGAR CONTAINER
最近になって、バッチ処理においてデータパイプラインを組むためのフレームワークとして Luigi というものがあることを知った。 これは、Spotify という音楽のストリーミングサービスを提供する会社が作ったものらしい。 似たような OSS としては他にも Apache Airflow がある。 こちらは民宿サービスを提供する Airbnb が作ったものだけど、最近 Apache に寄贈されてインキュベータープロジェクトとなった。 Luigi の特徴としては、バッチ処理に特化している点が挙げられる。 ただし、定期的にバッチ処理を実行するような機能はない。 そこは、代わりに cron や systemd timer を使ってやる必要がある。 また、本体もそうだけどデータパイプラインについても Python を使って書く必要がある。 今回は、そんな Luigi を一通り触ってみることにする。
Luigi+pytestによるテスト再実行の制御 - Qiita
AdventarのPython Advent Calendar 2015 25日目の記事です。 はじめに 本記事ではLuigiを用いたジョブパイプライン構築の簡単な実例として、Pytestのテスト再実行について記述する。 Luigiとは LuigiはPython製のジョブパイプライン構築ツールである。Luigiを用いることで、ジョブパイプライン構築に必要な以下の事柄をPythonコードで表現することができる。 タスクの実行 タスク間の依存関係 タスク実行結果の保存 HadoopやSparkのジョブ実行、データベースからの/へのデータロードなど、それなりに時間がかかるタスクを構成要素としたジョブパイプラインの構築をメインターゲットとしているようで、それらのツールと連携するためのモジュールはデフォルトでサポートされている(http://luigi.readthedocs.org/en/stab
Luigi によるワークフロー管理 - Qiita
Workflow Hacks! #1 が開催されるなど、データ分析のワークフロー管理が見直されつつある今日この頃ですが、Treasure Data 社内ではこれまでのところ Luigi を主なツールとして利用しています。ここでは Luigi を使ったワークフローがどのようなものであるかを紹介します。 （追記: 2016-09-18）その後、社内ワークフローは Digdag（主にSQLのクエリ実行に利用）、及び Airflow（主にスクリプトの実行に利用）へと置き換わり、Luigi を利用することはほぼなくなりました。 ワークフロー管理ツールとは？ データ分析における「ワークフロー管理ツール」とは、データ処理の過程で必要となる一連のタスク(データのロードや、クエリの実行など)を自動化し、管理するために設計されたソフトウェアです。例えば、毎日決まったタスクをスケジュール実行したり、問題が起きた
PythonとLuigiによるデータパイプライン構築 - Qiita
はじめに この記事は Building Data Pipelines with Python and Luigi の和訳です。 元記事がよくできていたので、自分の理解も兼ねて、拙いながらも訳してみました。 誤り等ありましたらぜひコメントでご指摘おねがいいたします。 データサイエンティストにとって、日々の業務はエンジニアリングというよりも研究開発の色が濃いことがしばしばある。にもかかわらず、プロトタイプから製品までのプロセスには、素早く泥臭い決定が次善の策1であり、けっこうな数のリエンジニアリングの努力が必要となる。これはいつも革新を遅らせ、一般的に言えば、プロジェクト全体を遅らせる。 この記事はデータパイプライン構築の経験について議論する：データの抽出、洗浄、結合、前処理などデータ駆動製品のためのデータを準備するのに必要となる一般的なすべてのステップである。特に焦点を当てるのはデータの配管
Luigi逆引きリファレンス - Qiita
import luigi class MyTask(luigi.Task): date = luigi.DateParameter() def requires(self): return MyDependentTask(self.date) def run(self): with self.output().open('w') as output: with self.input().open('r') as input: for line in input: ret = do_something(line) output.write(ret) output.write('\n') def output(self): return luigi.LocalTarget('./out2_{0}.txt'.format(self.date.isoformat())) class MyDepen
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