这是我参与8月更文挑战的第12天，活动详情查看：8月更文挑战
简述
Ploomber 是为数据科学和机器学习构建可靠数据工作流的最简单方法。 当你以标准形式提供您的源代码，Ploomber 会自动为您构建工作流。 任务可以是 Python 函数、Jupyter Notebook、Python/R/shell 脚本和 SQL 脚本中的任何内容。当你准备就绪后，无需更改代码即可部署到 Airflow 或 Kubernetes（使用 Argo）。
主要特点
集成了Jupyter Notebook。 当您打开Notebook时，Ploomber 将自动注入一个新单元格，其中包含从上游变量推断出的输入文件的位置。 如果您打开 Python 或 R 脚本，它会立即转换为Notebook。
支持增量构建。 通过跳过源代码未更改的任务来加快执行速度。
支持并行化。 支持并行运行任务以加快计算速度。
支持工作流测试。 在任务执行时，运行测试以验证输出的数据是否具有正确的属性（例如，在预期范围内的值）。
支持工作流调试。 使用plumber interact 启动一个的交互式会话来调试您的工作流。 调用 dag['task_name'].debug() 来启动调试会话。
支持部署到 Kubernetes、AWS Batch 或 Airflow。 您可以在本地开发和执行。 一旦你准备好部署之后，导出到 Kubernetes、AWS Batch 或 Airflow即可。（注：Ploomber提供了Soopervisor库用于运行Ploomber工作流以进行批处理（大规模训练或批量服务）或在线推理。）
示例
定义任务
首先定义任务，这里的任务是Python脚本。
这个工作流包含3个任务，第一个任务raw.py获取一些数据，第二个任务clean.py清除数据，第三个任务plot.py生成可视化。
ls *.py
clean.py plot.py raw.py
以上这三个脚本构成了我们的工作流(或DAG)，它是具有预定义执行顺序的任务集合。
raw.py
"""
Get data
"""
import seaborn as sns
# + tags=["parameters"]
upstream = None
product = None
# -
# +
df = sns.load_dataset('iris')
df.columns = [
'sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class'
]
df.head()
# -
# +
df.to_csv(str(product['data']), index=False)
# -
clean.py
"""
Clean
"""
import pandas as pd
# + tags=["parameters"]
upstream = ['raw']
product = None
# -
df = pd.read_csv(upstream['raw']['data'])
# data cleaning code...
df.to_csv(str(product['data']), index=False)
plot.py
"""
Visualize
"""
# this is an annotated script
import pandas as pd
import seaborn as sns
# + tags=["parameters"]
upstream = ["clean"]
product = None
# -
df = pd.read_csv(upstream['clean']['data'])
sns.distplot(df.sepal_length)
sns.distplot(df.sepal_width)
df.head()
Ploomber与Jupyter Notebook集成，如果您打开Jupyter Notebook应用程序内的脚本，它们将呈现为notebooks形式。
定义工作流
然后定义工作流，工作流在pipeline.yaml中定义。
pipeline.yaml文件声明我们使用哪些文件作为任务（pipeline.yaml是可选，但它给了您更多的灵活性）。
pipeline.yaml
tasks:
- source: raw.py
product:
nb: output/raw.ipynb
data: output/data.csv
- source: clean.py
product:
nb: output/clean.ipynb
data: output/clean.csv
- source: plot.py
product: output/plot.ipynb
绘制工作流图
接下来在命令行绘制工作流。
ploomber plot
浏览工作流
ploomber status
输出结果：
name Last run Outdated? Product Doc (short) Location
------ ------------ ----------- ------------ ------------- ------------
raw Has not been Source code MetaProduct( /home/docs/c
run {'data': Fil heckouts/rea
e('output/da dthedocs.org
ta.csv'), /user_builds
'nb': File(' /ploomber/ch
output/raw.i eckouts/proj
pynb')}) ects-
master/spec-
api-python/r
aw.py
clean Has not been Source code MetaProduct( /home/docs/c
run & Upstream {'data': Fil heckouts/rea
e('output/cl dthedocs.org
ean.csv'), /user_builds
'nb': File(' /ploomber/ch
output/clean eckouts/proj
.ipynb')}) ects-
master/spec-
api-python/c
lean.py
plot Has not been Source code File('output /home/docs/c
run & Upstream /plot.ipynb' heckouts/rea
) dthedocs.org
/user_builds
/ploomber/ch
eckouts/proj
ects-
master/spec-
api-python/p
lot.py
构建一个工作流
然后，运行该工作流。
# output文件件保存输出结果，包括数据和脚本的Notebook
mkdir output
ploomber build
运行结果：
Building task 'raw': 0%| | 0/3 [00:00<?, ?it/s]
Executing: 0%| | 0/5 [00:00<?, ?cell/s]
Executing: 20%|██ | 1/5 [00:03<00:14, 3.71s/cell]
Executing: 100%|██████████| 5/5 [00:04<00:00, 1.15cell/s]
Building task 'clean': 33%|███▎ | 1/3 [00:04<00:08, 4.38s/it]
Executing: 0%| | 0/5 [00:00<?, ?cell/s]
Executing: 100%|██████████| 5/5 [00:01<00:00, 3.91cell/s]
Building task 'plot': 67%|██████▋ | 2/3 [00:05<00:02, 2.56s/it]
Executing: 0%| | 0/7 [00:00<?, ?cell/s]
Executing: 14%|█▍ | 1/7 [00:01<00:08, 1.35s/cell]
Executing: 71%|███████▏ | 5/7 [00:01<00:00, 4.18cell/s]
Executing: 100%|██████████| 7/7 [00:01<00:00, 3.65cell/s]
Building task 'plot': 100%|██████████| 3/3 [00:07<00:00, 2.53s/it]
name Ran? Elapsed (s) Percentage
------ ------ ------------- ------------
raw True 4.37319 57.5864
clean True 1.28883 16.9714
plot True 1.93212 25.4422
更新工作流
如果我们修改了工作流中的任务。我们需要更新工作流，重新执行已更改的任务。
ploomber build
运行结果：
0it [00:00, ?it/s]
name Ran? Elapsed (s) Percentage
------ ------ ------------- ------------
raw False 0 0
clean False 0 0
plot False 0 0
从上面可以看到，我们这三个任务都没有再执行，因为，我并没有修改这三个任务。
总结
Ploomber使用约定优于配置的方式。从一开始，您只需在脚本/notebooks中包含两个特殊变量，Ploomber就可以将工作流进行编排执行。为了获得更大的灵活性，您可以使用 YAML 指定您的pipeline。
同时，Ploomber可以使用Jupyter以交互方式开发脚本和notebooks，然后以编程方式执行。
