推荐系统中经常需要处理类似user_id, item_id, rating这样的数据，其实就是数学里面的稀疏矩阵，scipy中提供了sparse模块来解决这个问题，但scipy.sparse有很多问题不太合用：1、不能很好的同时支持data[i, ...]、data[..., j]、data[i, j]快速切片；2、由于数据保存在内存中，不能很好的支持海量数据处理。
要支持data[i, ...]、data[..., j]的快速切片，需要i或者j的数据集中存储；同时，为了保存海量的数据，也需要把数据的一部分放在硬盘上，用内存做buffer。这里的解决方案比较简单，用一个类Dict的东西来存储数据，对于某个i（比如9527），它的数据保存在dict['i9527']里面，同样的，对于某个j（比如3306），它的全部数据保存在dict['j3306']里面，需要取出data[9527, ...]的时候，只要取出dict['i9527']即可，dict['i9527']原本是一个dict对象，储存某个j对应的值，为了节省内存空间，我们把这个dict以二进制字符串形式存储，直接上代码：
'''Sparse Matrix'''import structimport numpy as npimport bsddbfrom cStringIO import StringIO class DictMatrix(): def __init__(self, container = {}, dft = 0.0): self._data = container self._dft = dft self._nums = 0 def __setitem__(self, index, value): try: i, j = index except: raise IndexError('invalid index') ik = ('i%d' % i) # 为了节省内存，我们把j, value打包成字二进制字符串 ib = struct.pack('if', j, value) jk = ('j%d' % j) jb = struct.pack('if', i, value) try: self._data[ik] += ib except: self._data[ik] = ib try: self._data[jk] += jb except: self._data[jk] = jb self._nums += 1 def __getitem__(self, index): try: i, j = index except: raise IndexError('invalid index') if (isinstance(i, int)): ik = ('i%d' % i) if not self._data.has_key(ik): return self._dft ret = dict(np.fromstring(self._data[ik], dtype = 'i4,f4')) if (isinstance(j, int)): return ret.get(j, self._dft) if (isinstance(j, int)): jk = ('j%d' % j) if not self._data.has_key(jk): return self._dft ret = dict(np.fromstring(self._data[jk], dtype = 'i4,f4')) return ret def __len__(self): return self._nums def __iter__(self): pass ''' 从文件中生成matrix 考虑到dbm读写的性能不如内存，我们做了一些缓存，每1000W次批量写入一次 考虑到字符串拼接性能不太好，我们直接用StringIO来做拼接 ''' def from_file(self, fp, sep = 't'): cnt = 0 cache = {} for l in fp: if 10000000 == cnt: self._flush(cache) cnt = 0 cache = {} i, j, v = [float(i) for i in l.split(sep)] ik = ('i%d' % i) ib = struct.pack('if', j, v) jk = ('j%d' % j) jb = struct.pack('if', i, v) try: cache[ik].write(ib) except: cache[ik] = StringIO() cache[ik].write(ib) try: cache[jk].write(jb) except: cache[jk] = StringIO() cache[jk].write(jb) cnt += 1 self._nums += 1 self._flush(cache) return self._nums def _flush(self, cache): for k,v in cache.items(): v.seek(0) s = v.read() try: self._data[k] += s except: self._data[k] = s if __name__ == '__main__': db = bsddb.btopen(None, cachesize = 268435456) data = DictMatrix(db) data.from_file(open('/path/to/log.txt', 'r'), ',')测试4500W条rating数据（整形,整型,浮点格式），922MB文本文件导入，采用内存dict储存的话，12分钟构建完毕，消耗内存1.2G，采用示例代码中的bdb存储，20分钟构建完毕，占用内存300～400MB左右，比cachesize大不了多少，数据读取测试：
import timeittimeit.Timer('foo = __main__.data[9527, ...]', 'import __main__').timeit(number = 1000)消耗1.4788秒，大概读取一条数据1.5ms。
采用类Dict来存储数据的另一个好处是你可以随便用内存Dict或者其他任何形式的DBM，甚至传说中的Tokyo Cabinet….
好的，码完收工。
