دليل برمجي لبناء خط أنابيب تحليل بيانات وظيفي باستخدام مكتبة Lilac

يقدم هذا الدليل الشامل خطوات بناء خط أنابيب تحليل بيانات وظيفي وكامل باستخدام مكتبة Lilac في بيثون، دون الاعتماد على معالجة الإشارات. يجمع هذا النهج بين قدرات إدارة مجموعات البيانات في Lilac ونمط البرمجة الوظيفية في بايثون لإنشاء سير عمل نظيف وقابل للتوسيع. يبدأ الدليل من إعداد المشروع وتوليد بيانات نموذجية واقعية وصولاً إلى استخراج الأفكار وتصدير المخرجات المُفلترة، مع التركيز على هياكل التعليمات البرمجية القابلة لإعادة الاستخدام والاختبار.

1. التجهيز وتركيب المكتبات

سنستخدم مكتبات أساسية لضمان سير عمل سلس:

• Lilac: لإدارة مجموعات البيانات.
• Pandas: للعمل مع البيانات في شكل جداول بيانات.
• NumPy: لعمليات الحسابات الرقمية.
• json و uuid: للتعامل مع البيانات وتوليد أسماء مشاريع فريدة.
• pathlib: لإدارة المسارات والملفات.
• functools: لإنشاء أنماط تكوين وظيفية.

قم بتثبيت المكتبات اللازمة باستخدام الأمر التالي:

pip install lilac[all] pandas numpy

ثم قم باستيراد المكتبات:

import json
import uuid
import pandas as pd
from pathlib import Path
from typing import List, Dict, Any, Tuple, Optional
from functools import reduce, partial
import lilac as ll

2. تعريف الأدوات الوظيفية الأساسية

سنُعرّف بعض الوظائف الوظيفية الأساسية التي ستُستخدم في خط أنابيب التحليل:

def pipe(*functions):
    """تكوين الدوال من اليسار إلى اليمين (عامل الأنابيب)"""
    return lambda x: reduce(lambda acc, f: f(acc), functions, x)

def map_over(func, iterable):
    """غلاف وظيفي للدالة map"""
    return list(map(func, iterable))

def filter_by(predicate, iterable):
    """غلاف وظيفي للدالة filter"""
    return list(filter(predicate, iterable))

3. توليد بيانات نموذجية

سننشئ بيانات نموذجية لتمثيل بيانات واقعية:

def create_sample_data() -> List[Dict[str, Any]]:
    """توليد بيانات نموذجية واقعية للتحليل"""
    return [
        {"id": 1, "text": "ما هو تعلم الآلة؟", "category": "تقنية", "score": 0.9, "tokens": 5},
        # ... باقي البيانات النموذجية
    ]

4. إعداد مشروع Lilac وإنشاء مجموعة البيانات

def setup_lilac_project(project_name: str) -> str:
    """تهيئة دليل مشروع Lilac"""
    # ...  (كود كما هو)

def create_dataset_from_data(name: str, data: List[Dict]) -> ll.Dataset:
    """إنشاء مجموعة بيانات Lilac من البيانات"""
    # ... (كود كما هو)

5. استخراج البيانات وتحويلها وتصفيةها

def extract_dataframe(dataset: ll.Dataset, fields: List[str]) -> pd.DataFrame:
    """استخراج البيانات كإطار بيانات Pandas"""
    # ... (كود كما هو)

def apply_functional_filters(df: pd.DataFrame) -> Dict[str, pd.DataFrame]:
    """تطبيق مرشحات مختلفة وإرجاع إصدارات مُفلترة متعددة"""
    # ... (كود كما هو)

def analyze_data_quality(df: pd.DataFrame) -> Dict[str, Any]:
    """تحليل مقاييس جودة البيانات"""
    # ... (كود كما هو)

def create_data_transformations() -> Dict[str, callable]:
    """إنشاء دوال تحويل بيانات مختلفة"""
    # ... (كود كما هو)

def apply_transformations(df: pd.DataFrame, transform_names: List[str]) -> pd.DataFrame:
    """تطبيق التحويلات المحددة"""
    # ... (كود كما هو)

6. تصدير البيانات

def export_filtered_data(filtered_datasets: Dict[str, pd.DataFrame], output_dir: str) -> None:
    """تصدير مجموعات البيانات المُفلترة إلى ملفات"""
    # ... (كود كما هو)

7. خط أنابيب التحليل الرئيسي

def main_analysis_pipeline():
    """خط أنابيب التحليل الرئيسي الذي يُظهر النهج الوظيفي"""
    # ... (كود كما هو)

8. الخاتمة

يُوفر هذا الدليل فهمًا عمليًا لإنشاء خط أنابيب تحليل بيانات قابل للتكرار، يستفيد من تجريدات مجموعات بيانات Lilac وأنماط البرمجة الوظيفية لتحليل قابل للتطوير ونظيف. يغطي خط الأنابيب جميع المراحل الحرجة، بما في ذلك إنشاء مجموعة البيانات، والتحويل، والتصفية، وتحليل الجودة، والتصدير، مما يوفر مرونة لكل من التجريب والانتشار. كما يُوضح كيفية تضمين بيانات وصفية ذات مغزى، مثل الدرجات المُعاد تطبيعها، ومستويات الجودة، وفئات الطول، والتي يمكن أن تكون مفيدة في المهام اللاحقة مثل النمذجة أو المراجعة البشرية.

المصدر: MarkTechPost