python batch что это

Tech Rando

Welcome to the Tech Rando Blog!

How to Execute Python Scripts in Batch Mode using Windows Task Scheduler

A Two-Part Post that Shows You How to Automate Your Python Script Execution

PART 1: Create a Batch File to Execute a Python Script

One of the most important things I do on my virtual machine is automate batch jobs. Let’s say I want to send Susie an automated email reported generated via a Python script at 6 am every day—I want to automate the task of generating and sending that email via Python using a batch job on my virtual machine (VM). This tutorial walks you through automating the process and setting up your computer (or VM) to run Python jobs on a schedule.

First, we select a Python script that we want to automatically execute. The one I’ve picked below is named python_example_script.py:

Above is a very simple Python script, where we generate a pandas dataframe and save it to a csv, called sample_dummy_file.csv. We then output a print statement.

We want to call the Python script directly from the Command Prompt and execute it. I have saved the Python script that I want to execute under my Documents/Blog/BatchMode directory, so I locate the directory path:

Locate the Python script in the File Folder that we want to automate

Highlighted is the Python file that we want to automate, python_example_script.py, as well as the Directory Path.

I open a fresh Notepad document and type the following:

Let’s walk through what the above script means:

The ‘cd’ command at the beginning references the change directory. It is the OS command to change the current working directory.

The directory that we want to point to in question is referenced immediately after cd—”C:\Users\Documents\Blog\BatchMode”. We need to point to this directory for the command prompt to find the python_example_script.py file.

To get the EXACT directory path that we want to reference, we right click on the ‘BatchMode’ file path in the file folder, and press ‘Copy address as text’. This will save the exact directory path that we want to use, and we can paste it right after the cd command.

Get the file directory name that your Python file is sitting in

On the second line of the file is the ‘python’ statement. This is telling the Command Prompt that we want the Python.exe application to perform an action; in this case, execute the python_example_script.py, which is right after the ‘python’ command.

IMPORTANT: For the Command Prompt to recognize ‘python’ as an application, the python application needs to be added to the Windows PATH. When you first installed Python, you had the option to add Python to the Windows Path. If you enabled this option—great, you should be good to go! If not, you’ll need to add Python to the Windows Path. This tutorial walks you through how to do this.

Finally, we execute the batch file to ensure that it works properly.

Executing the Python batch file: the python file will execute via the command line when the batch file is manually pressed

As you can see, the Command Prompt opens in the “C:\Users\Documents\Blog\BatchMode” directory, and we execute the python_example_script.py file!

This concludes Part 1 of this tutorial. If you want to learn how to schedule this Python file to run automatically using Windows Task Scheduler, read on to Part 2 of this tutorial.

As always, the code for this tutorial is available for your viewing pleasure via my GitHub account, under the following URL:

Источник

К порядку: правила создания конвейеров обработки данных

К 2020 году вы не могли не заметить, что миром правят данные. И, как только речь заходит о работе с ощутимыми объёмами, появляется необходимость в сложном многоэтапном конвейере обработки данных.

Сам по себе конвейер обработки данных — это комплект преобразований, которые требуется провести над входными данными. Сложен он, например, потому, что информация всегда поступает на вход конвейера в непроверенном и неструктурированном виде. А потребители хотят видеть её в лёгкой для понимания форме.

В наших приложениях Badoo и Bumble конвейеры принимают информацию из самых разных источников: генерируемых пользователями событий, баз данных и внешних систем. Естественно, без тщательного обслуживания конвейеры становятся хрупкими: выходят из строя, требуют ручного исправления данных или непрерывного наблюдения.

Я поделюсь несколькими простыми правилами, которые помогают нам в работе с преобразованием данных и, надеюсь, помогут и вам.

Правило наименьшего шага

Первое правило сформулировать легко: каждое отдельное взятое преобразование должно быть как можно проще и меньше.

Допустим, данные поступают на машину с POSIX-совместимой операционной системой. Каждая единица данных — это JSON-объект, и эти объекты собираются в большие файлы-пакеты, содержащие по одному JSON-объекту на строку. Пускай каждый такой пакет весит около 10 Гб.

Над пакетом надо произвести три преобразования:

Проверить ключи и значения каждого объекта.

Применить к каждому объекту первую трансформацию (скажем, изменить схему объекта).

Применить вторую трансформацию (внести новые данные).

Совершенно естественно всё это делать с помощью единственного скрипта на Python:

Блок-схема такого конвейера не выглядит сложной:

Проверка объектов в transform.py занимает около 10% времени, первое преобразование — 70%, на остальное уходит 20% времени.

Теперь представим, что ваш стартап вырос и вам уже приходится обрабатывать сотни, а то и тысячи пакетов. И тут вы обнаружили, что в финальный этап логики обработки данных (занимающий 20% времени) закралась ошибка, — и вам нужно всё выполнить заново.

В такой ситуации рекомендуется собирать конвейеры из как можно более мелких этапов:

Блок-схема превращается в симпатичный паровозик:

конкретные преобразования проще понять;

каждый этап можно протестировать отдельно;

промежуточные результаты отлично кешируются;

систему легко дополнить механизмами обработки ошибок;

преобразования можно использовать и в других конвейерах.

Правило атомарности

К правилу наименьшего шага прилагается второе — правило атомарности. Оно звучит так: каждый шаг-преобразование либо должен случиться, либо нет. Никаких промежуточных состояний данных быть не должно.

Давайте вернёмся к первому примеру. Есть входные данные, над которыми мы проводим преобразование:

Что будет, если в процессе работы скрипт упадёт? Выходной файл будет повреждён. Или, что ещё хуже, данные окажутся преобразованы лишь частично, а следующие этапы конвейера об этом не узнают. Тогда на выходе вы получите лишь частичные данные. Это плохо.

В идеале данные должны быть в одном из двух состояний: готовые к преобразованию или уже преобразованные. Это называется атомарностью: данные либо переходят в следующее правильное состояние, либо нет:

Если какие-то этапы конвейера расположены в транзакционной базе данных, то атомарность легко достигается использованием транзакций. Если вы можете использовать такую базу данных, то не пренебрегайте этой возможностью.

В POSIX-совместимых файловых системах всегда есть атомарные операции (скажем, mv или ln), с помощью которых можно имитировать транзакции:

В этом примере испорченные промежуточные данные окажутся в файле *.tmp, который можно изучить позднее при проведении отладки или просто удалить.

Обратите внимание, как хорошо это правило сочетается с правилом наименьшего шага, ведь маленькие этапы гораздо легче сделать атомарными.

Правило идемпотентности

В императивном программировании подпрограмма с побочными эффектами является идемпотентной, если состояние системы не меняется после одного или нескольких вызовов.

Наше третье правило более тонкое: применение преобразования к одним и тем же данным один или несколько раз должно давать одинаковый результат.

Повторюсь: если вы дважды прогоните пакет через какой-то этап, результаты должны быть одинаковы. Если прогоните десять раз, результаты тоже не должны различаться. Давайте скорректируем наш пример, чтобы проиллюстрировать эту идею:

На входе у нас /input/batch.json, а на выходе — /output/batch.json. И вне зависимости от того, сколько раз мы применим преобразование, мы должны получить одни и те же данные:

Так что если только transform.py не зависит от каких-то неявных входных данных, этап transform.py является идемпотентным (своего рода перезапускаемым).

Обратите внимание, что неявные входные данные могут проявиться самым неожиданным образом. Если вы слышали про детерминированную компиляцию, то главные подозреваемые вам известны: временные метки, пути в файловой системе и другие разновидности скрытого глобального состояния.

Чем важна идемпотентность? В первую очередь это свойство упрощает обслуживание конвейера. Оно позволяет легко перезагружать подмножества данных после изменений в transform.py или входных данных в /input/batch.json. Информация будет идти по тем же маршрутам, попадёт в те же таблицы базы данных, окажется в тех же файлах и т. д.

Но помните, что некоторые этапы в конвейерах по определению не могут быть идемпотентными. Например, очистка внешнего буфера. Однако, конечно же, подобные процедуры всё равно должны оставаться маленькими™ и атомарными™.

Правило избыточности

Четвёртое правило: насколько возможно откладывайте удаление промежуточных данных. Зачастую это подразумевает использование дешёвого, медленного, но ёмкого хранилища для входных данных:

Сохраняйте сырые (input/batch.json) и промежуточные (/tmp/batch-1.json, /tmp/batch-2.json, /tmp/batch-3.json) данные как можно дольше — по меньшей мере до завершения цикла работы конвейера.

Вы скажете мне спасибо, когда аналитики решат поменять алгоритм вычисления какой-то метрики в transform3.py и вам придётся исправлять данные за несколько месяцев.

Другими словами: избыточность избыточных данных — ваш лучший избыточный друг.

Заключение

Давайте подведём итоги:

разбивайте конвейер на изолированные маленькие этапы;

стремитесь делать этапы атомарными и идемпотентными;

сохраняйте избыточность данных (в разумных пределах).

Так обрабатываем данные и мы в Badoo и Bumble: они приходят через сотни тщательно подготовленных этапов преобразований, 99% из которых атомарные, небольшие и идемпотентные. Мы можем позволить себе изрядную избыточность, поэтому держим данные в больших холодном и горячем хранилищах, а между отдельными ключевыми преобразованиями имеем и сверхгорячий промежуточный кеш.

Оглядываясь назад, могу сказать, что эти правила выглядят очевидными. Возможно, вы даже интуитивно уже следуете им. Но понимание лежащих в их основе причин помогает видеть границы применимости этих правил и выходить за них при необходимости.

А у вас есть свои правила обработки данных?

Источник

Создание BAT-файла для скрипта Python

Как я могу создать простой BAT-файл, который будет запускать мой скрипт на python, расположенный в C: \ somescript.py?

12 ответов

Вы можете использовать это для некоторых других типов файлов.

Если нет, возможно, у вас не установлен Python. Исправьте это в первую очередь.

Если у вас есть Python, ваш командный файл должен выглядеть

Это будет держать командное окно открытым после завершения скрипта, так что вы сможете увидеть любые ошибки или сообщения. Когда вы довольны этим, вы можете удалить строку «пауза», и окно команд закроется автоматически, когда закончите.

Вы можете использовать код Python непосредственно в командном файле, https://gist.github.com/jadient/9849314.

Если это BAT-файл в другом каталоге, чем текущий, вы можете увидеть ошибку типа «python: не удается открыть файл« somescript.py »: [Errno 2] Нет такого файла или каталога». Это можно исправить, указав абсолютный путь к BAT-файлу с помощью %

(Таким образом, вы можете игнорировать c:\ или что-то еще, потому что, возможно, вы захотите переместить этот скрипт)

Если вы добавили Python в PATH, вы можете просто запустить его следующим образом.

Вот как вы можете поместить как пакетный код, так и код Python в один файл:

»’ соответственно начинает и заканчивает многострочные комментарии Python.

Я сделал это и работает: у меня есть проект в D: и мой командный файл находится на рабочем столе, если он у вас на том же диске, просто проигнорируйте первую строку и измените каталог de D во второй строке

Во второй строке поменяй папку с файлом, поставь свою папку

В третьей строке измените имя файла

D: cd D:\python_proyects\example_folder\ python example_file.py

Аналогично решению npocmaka, если у вас есть более одной строки пакетного кода в вашем пакетном файле, кроме кода Python, проверьте это: http://lallouslab.net/2017/06/12/batchography-embedding-python-scripts-in-your- пакетный файл сценарий /

Просто откройте командный файл, который содержит эти две строки в той же папке вашего скрипта Python:

Источник

How to Create a Batch File to Run a Python Script

In this guide, you’ll see the complete steps to create a batch file to run a Python script.

But before we begin, here is the batch file template that you can use to run your Python script:

Steps to Create a Batch File to Run a Python Script

Step 1: Create the Python Script

To start, create your Python Script.

For example, let’s create a simple Python script that contains a countdown (alternatively, you may use any Python script that you wish to run):

Step 2: Save your Script

Save your Python script (your Python script should have the extension of ‘.py‘).

For our example, let’s save the Python script as: countdown

Step 3: Create the Batch File to Run the Python Script

To create the batch file, open Notepad and then use the following template:

You’ll need to adjust the syntax in two places:

Note that you’ll need to change the paths to reflect the locations where the files are stored on your computer.

This is how the batch script would look like in Notepad for our example:

Save the Notepad with a ‘.bat‘ extension. For example, let’s save the Notepad as Run_Script.bat

A new batch file, called “Run_Script.bat,” will be created at your specified location.

Step 4: Run the Batch File

Finally, double-click on the batch file in order to run the Python script.

You’ll then get the countdown as follows:

You may also want to check the following source that contains additional guides about batch scripts.

Источник

Batch Normalization (батч-нормализация) что это такое?

Вам что-нибудь говорит термин внутренний ковариационный сдвиг:

internal covariance shift

Звучит очень умно, не так ли? И не удивительно. Это понятие в 2015-м году ввели два сотрудника корпорации Google:

Sergey Ioffe и Christian Szegedy (Иоффе и Сегеди)

решая проблему ускорения процесса обучения НС. И мы сейчас посмотрим, что же они предложили, как это работает и, наконец, что же это за ковариационный сдвиг. Как раз с последнего я и начну.

Давайте предположим, что мы обучаем НС распознавать машины (неважно какие, главное чтобы сеть на выходе выдавала признак: машина или не машина). Но, при обучении мы используем автомобили только черного цвета. После этого, сеть переходит в режим эксплуатации и ей предъявляются машины уже разных цветов:

Как вы понимаете, это не лучшим образом скажется на качестве ее работы. Так вот, на языке математики этот эффект можно выразить так. Начальное распределение цветов (пусть это будут градации серого) обучающей выборки можно описать с помощью вот такой плотности распределения вероятностей (зеленый график):

А распределение всего множества цветов машин, встречающихся в тестовой выборке в виде синего графика. Как видите эти графики имеют различные МО и дисперсии. Эта разница статистических характеристик и приводит к ковариационному сдвигу. И теперь мы понимаем: если такой сдвиг имеет место быть, то это негативно сказывается на работе НС.

Но это пример внешнего ковариационного сдвига. Его легко исправить, поместив в обучающую выборку нужное количество машин с разными цветами. Есть еще внутренний ковариационный сдвиг – это когда статистическая картина меняется внутри сети от слоя к слою:

Само по себе такое изменение статистик не несет каких-либо проблем. Проблемы проявляются в процессе обучения, когда при изменении весов связей предыдущего слоя статистическое распределение выходных значений нейронов текущего слоя становится заметно другим. И этот измененный сигнал идет на вход следующего слоя. Это похоже на то, словно на вход скрытого слоя поступают то машины черного цвета, то машины красного цвета или какого другого. То есть, весовые коэффициенты в пределах мини-батча только адаптировались к черным автомобилям, как в следующем мини-батче им приходится адаптироваться к другому распределению – красным машинам и так постоянно. В ряде случаев это может существенно снижать скорость обучения и, кроме того, для адаптации в таких условиях приходится устанавливать малое значение шага сходимости, чтобы весовые коэффициенты имели возможность подстраиваться под разные статистические распределения.

Это описание проблемы, которую, как раз, и выявили сотрудники Гугла, изучая особенности обучения многослойных НС. Решение кажется здесь очевидным: если проблема в изменении статистических характеристик распределения на выходах нейронов, то давайте их стандартизировать, нормализовывать – приводить к единому виду. Именно это и делается при помощи предложенного алгоритма

Осталось выяснить: какие характеристики и как следует нормировать. Из теории вероятностей мы знаем, что самые значимые из них – первые две: МО и дисперсия. Так вот, в алгоритме batch normalization их приводят к значениям 0 и 1, то есть, формируют распределение с нулевым МО и единичной дисперсией. Чуть позже я подробнее поясню как это делается, а пока ответим на второй вопрос: для каких величин и в какой момент производится эта нормировка? Разработчики этого метода рекомендовали располагать нормировку для величин перед функцией активации:

Но сейчас уже имеются результаты исследований, которые показывают, что этот блок может давать хорошие результаты и после функции активации.

Что же из себя представляет batch normalization и где тут статистики? Давайте вспомним, что НС обучается пакетами наблюдений – батчами. И для каждого наблюдения из batch на входе каждого нейрона получается свое значение суммы:

Здесь m – это размер пакета, число наблюдений в батче. Так вот статистики вычисляются для величин V в пределах одного batch:

И, далее, чтобы вектор V имел нулевое среднее и единичную дисперсию, каждое значение преобразовывают по очевидной формуле:

здесь — небольшое положительное число, исключающее деление на ноль, если дисперсия будет близка к нулевым значениям. В итоге, вектор

будет иметь нулевое МО и почти единичную дисперсию. Но этого недостаточно. Если оставить как есть, то будут теряться естественные статистические характеристики наблюдений между батчами: небольшие изменения в средних значениях и дисперсиях, т.е. будет уменьшена репрезентативность выборки:

Кроме того, сигмоидальная функция активации вблизи нуля имеет практически линейную зависимость, а значит, простая нормировка значений x лишит НС ее нелинейного характера, что приведет к ухудшению ее работы:

Поэтому нормированные величины дополнительно масштабируются и смещаются в соответствии с формулой:

Параметры с начальными значениями 1 и 0 также подбираются в процессе обучения НС с помощью того же алгоритма градиентного спуска. То есть, у сети появляются дополнительные настраиваемые переменные, помимо весовых коэффициентов.

Но это лишь возможные эффекты – они могут и не проявиться или даже, наоборот, применение этого алгоритма ухудшит обучаемость НС. Рекомендация здесь такая:

Изначально строить нейронные сети без batch normalization (или dropout) и если наблюдается медленное обучение или эффект переобучения, то можно попробовать добавить batch normalization или dropout, но не оба вместе.

Реализация batch normalization в Keras

Давайте теперь посмотрим как можно реализовать данный алгоритм в пакете Keras. Для этого существует класс специального слоя, который так и называется:

Он применяется к выходам предыдущего слоя, после которого указан в модели НС, например:

Здесь нормализация применяется к выходам скрытого слоя, состоящего из 300 нейронов. Правда в такой простой НС нормализация, скорее, негативно сказывается на обучении. Этот метод обычно помогает при большом числе слоев, то есть, при deep learning.

Видео по теме

Нейронные сети: краткая история триумфа

Структура и принцип работы полносвязных нейронных сетей | #1 нейросети на Python

Ускорение обучения, начальные веса, стандартизация, подготовка выборки | #4 нейросети на Python

Функции активации, критерии качества работы НС | #6 нейросети на Python

Как нейронная сеть распознает цифры | #9 нейросети на Python

Оптимизаторы в Keras, формирование выборки валидации | #10 нейросети на Python

Batch Normalization (батч-нормализация) что это такое? | #12 нейросети на Python

Как работают сверточные нейронные сети | #13 нейросети на Python

Делаем сверточную нейронную сеть в Keras | #14 нейросети на Python

Примеры архитектур сверточных сетей VGG-16 и VGG-19 | #15 нейросети на Python

Теория стилизации изображений (Neural Style Transfer) | #16 нейросети на Python

Делаем перенос стилей изображений с помощью Keras и Tensorflow | #17 нейросети на Python

Как нейронная сеть раскрашивает изображения | #18 нейросети на Python

Введение в рекуррентные нейронные сети | #19 нейросети на Python

Как рекуррентная нейронная сеть прогнозирует символы | #20 нейросети на Python

Делаем прогноз слов рекуррентной сетью Embedding слой | #21 нейросети на Python

Как работают RNN. Глубокие рекуррентные нейросети | #22 нейросети на Python

Как делать сентимент-анализ рекуррентной LSTM сетью | #24 нейросети на Python

Рекуррентные блоки GRU. Пример их реализации в задаче сентимент-анализа | #25 нейросети на Python

Двунаправленные (bidirectional) рекуррентные нейронные сети | #26 нейросети на Python

Автоэнкодеры. Что это и как работают | #27 нейросети на Python

Вариационные автоэнкодеры (VAE). Что это такое? | #28 нейросети на Python

Делаем вариационный автоэнкодер (VAE) в Keras | #29 нейросети на Python

Расширенный вариационный автоэнкодер (CVAE) | #30 нейросети на Python

Что такое генеративно-состязательные сети (GAN) | #31 нейросети на Python

Делаем генеративно-состязательную сеть в Keras и Tensorflow | #32 нейросети на Python

© 2021 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта

Источник