PyODPS DataFrame：统一的数据查询语言 pythonhttpmysql
前几天，PyODPS发布了0.7版本，这篇文章给大家介绍下PyODPS新版本带来的重要特性。
之前也有若干篇文章介绍过了，我们PyODPS DataFrame是延迟执行的，在调用立即执行的方法，比如execute、persist等之前，都只是构建了表达式。而真正的执行根据具体的输入数据，来决定执行的后端。
比如，我们可以根据输入是pandas DataFrame（本地数据），还是MaxCompute Table（MaxCompute数据）来决定是在本地执行，还是在MaxComput上执行。
In [1]: import pandas as pd
In [2]: pd_df = pd.DataFrame({'a': range(3)})
In [3]: from odps.df import DataFrame
In [4]: df = DataFrame(pd_df) # 本地数据
In [5]: df.a.sum()
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3
In [6]: %load_ext odps
In [7]: %enter
Out[7]: <odps.inter.Room at 0x105951990>
In [8]: df = DataFrame(o.get_table('pyodps_iris')) # MaxCompute数据
In [9]: df.sepal_width.sum()
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458.10000000000014数据库执行
来到了0.7版本，我们的后端武器库进一步扩充，现在我们支持Postgresql和MySQL，原则上我们支持所有的主流数据库，但我们只在这两个数据库上做了测试。
我们的数据库执行后端使用 sqlalchemy 实现，想要执行还需要对应数据库的driver。
现在，如果DataFrame输入的数据是sqlalchemy Table，那么我们就可以使用数据库后端来执行。
In [24]: mysql_engine = sqlalchemy.create_engine('mysql://root:123@localhost/movielens')
In [25]: metadata = sqlalchemy.MetaData(bind=mysql_engine) # 需要绑定engine
In [26]: table = sqlalchemy.Table('top_users', metadata, extend_existing=True, autoload=True)
In [27]: top_users = DataFrame(table)
In [28]: top_users.age.sum()
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763对于postgresql也是一样。 值得注意的是，现在还有部分DataFrame操作，比如自定义函数尚未支持数据库后端 。
可以看到，PyODPS DataFrame就是一个统一的数据查询语言，用户不需要改写一行代码，就可以根据输入让数据在MaxCompute、本地和数据库上执行，由于DataFrame框架的灵活性，我们甚至还可以扩展出非SQL执行后端的支持。
JOIN或者UNION数据库和MaxCompute数据
过去 一篇文章 提到过，我们可以join或者union本地和MaxCompute上的数据，这样的典型场景就是，比如我有个本地excel文件，我可以轻松读取成本地DataFrame，然后直接就可以和MaxCompute数据进行操作，省去了一大堆麻烦的过程。
现在，我们也同样可以join 数据库和MaxCompute上的数据，试想，有一堆用户数据是在数据库中进行处理，然后我们无需经过同步数据等繁琐的过程，我们就可以直接join 数据库和MaxCompute上的数据，这是何其方便的事情。
比如：
In [29]: ratings = o.get_table('movielens_ratings').to_df()
In [32]: female_top_users = top_users[top_users.sex == 'F'] # MySQL中的数据
In [33]: ratings.join(female_top_users).rating.mean()
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2.9451170298627924总结
我们PyODPS一直处在快速迭代的过程中，我们所有所做的努力，都是为了让大家以更好的体验来进行数据分析和机器学习。尽管我们很努力，但精力毕竟有限，难免会有bug，会有功能不完善。希望大家能给我们提issue，能贡献代码就更好啦。