本篇文章给大家谈谈Python-sklearn.pipeline.Pipeline到底是什么？，以及pipelinepython的知识点，同时本文还将给你拓展2023-06-03：redis中pipe

本篇文章给大家谈谈Python-sklearn.pipeline.Pipeline到底是什么？，以及pipeline python的知识点，同时本文还将给你拓展2023-06-03：redis中pipeline有什么好处，为什么要用 pipeline？、Azure Pipeline python 脚本环境变量、azure-pipelines-release-pipeline – 如何在使用VSTS Api获取提交列表时返回完整注释？、controller ceilometer.pipeline: Pipeline config file: None等相关知识，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

• Python-sklearn.pipeline.Pipeline到底是什么？（pipeline python）
• 2023-06-03：redis中pipeline有什么好处，为什么要用 pipeline？
• Azure Pipeline python 脚本环境变量
• azure-pipelines-release-pipeline – 如何在使用VSTS Api获取提交列表时返回完整注释？
• controller ceilometer.pipeline: Pipeline config file: None

Python-sklearn.pipeline.Pipeline到底是什么？（pipeline python）

我不知道如何sklearn.pipeline.Pipeline工作。

文档中有一些解释。例如，它们的意思是：

带有最终估算器的变换管线。

为了使我的问题更清楚，什么是steps？它们如何工作？

编辑

由于有了答案，我可以使我的问题更清楚：

当我调用管道并通过时，需要两个转换器和一个估计器，例如：

pipln = Pipeline([("trsfm1",transformer_1),                  ("trsfm2",transformer_2),                  ("estmtr",estimator)])

我叫这个怎么办？

pipln.fit()ORpipln.fit_transform()

我不知道估算器如何成为变压器以及如何装配变压器。

答案1

*scikit-learn中的 *Transformer- 一些具有fit和transform方法或fit_transform方法的类。

预测器 -具有fit和预测方法或fit_predict方法的某些类。

管道
只是一个抽象概念，它不是现有的ml算法。在ML任务中，通常需要在应用最终估计量之前对原始数据集执行不同变换的序列（查找特征集，生成新特征，仅选择一些良好特征）。

这是管道使用的一个很好的例子。管道为您提供了用于转换的所有三个步骤和结果估计器的单一界面。它在内部封装了转换器和预测变量，现在您可以执行以下操作：

    vect = CountVectorizer()    tfidf = TfidfTransformer()    clf = SGDClassifier()    vX = vect.fit_transform(Xtrain)    tfidfX = tfidf.fit_transform(vX)    predicted = clf.fit_predict(tfidfX)    # Now evaluate all steps on test set    vX = vect.fit_transform(Xtest)    tfidfX = tfidf.fit_transform(vX)    predicted = clf.fit_predict(tfidfX)

只是：

pipeline = Pipeline([    (''vect'', CountVectorizer()),    (''tfidf'', TfidfTransformer()),    (''clf'', SGDClassifier()),])predicted = pipeline.fit(Xtrain).predict(Xtrain)# Now evaluate all steps on test setpredicted = pipeline.predict(Xtest)

使用管道，您可以轻松地针对该元估计器的每个步骤对一组参数执行网格搜索。如以上链接中所述。除最后一个步骤外，所有步骤都必须是转换步骤，最后一个步骤可以是转换器或预测值。
编辑答案
：致电时pipln.fit()-管道内的每个变压器都将安装在先前变压器的输出上（从原始数据集获悉第一个变压器）。最后一个估计器可以是转换器或预测器，仅当您的最后一个估计器是转换器（可以实现fit_transform或分别转换和拟合方法）时，才可以在管道上调用fit_transform（），只有在以下情况下，才可以在管道上调用fit_predict（）或predict（）：您的最后一个估算器是预测器。因此，您无法调用fit_transform或在管道上进行转换，后者的最后一步是预测变量。

2023-06-03：redis中pipeline有什么好处，为什么要用 pipeline？

2023-06-03：redis中pipeline有什么好处，为什么要用 pipeline？

答案2023-06-03：

Redis客户端执行一条命令通常包括以下四个阶段：

1.发送命令：客户端将要执行的命令发送到Redis服务器。

2.命令排队：Redis服务器将收到的命令放入队列中，按照先进先出（FIFO）的原则等待执行。

3.命令执行：当Redis服务器轮到该命令时，执行该命令并返回结果。在执行期间，Redis服务器可能会读取或修改数据库中的数据，或者执行其他操作。

4.返回结果：Redis服务器将结果返回给客户端，客户端可以使用该结果进行后续的操作。

其中，第1步和第4步所需的时间被称为往返时间（Round Trip Time，RTT），即指数据在网络上传输的来回时间。

Redis提供了批量操作命令（例如 mget、mset 等），这些命令允许客户端一次发送多个命令或数据，并且将结果一次性返回给客户端，有效地节约了往返时间（RTT）。

但是需要注意的是，虽然 Redis 提供了批量操作命令，但并不是所有命令都支持批量操作。例如，如果需要执行 n 次 hgetall 命令，因为没有 mhgetall 命令等价于 MGET 命令，所以需要执行 n 次单独的 hgetall 命令，这将会消耗 n 次 RTT。

举例：Redis的客户端和服务端可能部署在不同的机器上。例如客户端在本地，Redis服务器在阿里云的广州，两地直线距离约为800公里，那么1次RTT时间=800 x2/ ( 300000×2/3 ) =8毫秒，(光在真空中传输速度为每秒30万公里,这里假设光纤为光速的2/3 )。而Redis命令真正执行的时间通常在微秒(1000微妙=1毫秒)级别，所以才会有Redis 性能瓶颈是网络这样的说法。

为了解决这种需要频繁与 Redis 服务器通信的问题，Redis 提供了 Pipeline（流水线）机制。Pipeline 可以将一组 Redis 命令进行组装，在一次 RTT 中将它们发送给 Redis，再将这组 Redis 命令的执行结果按顺序返回给客户端。相比于单独执行每个命令并每个命令都需要一次 RTT 的方式，使用 Pipeline 可以大幅减少网络延迟的数量。没有使用Pipeline执行了n条命令,整个过程需要n次RTT。

使用Pipeline 执行了n次命令，整个过程只需要1次RTT。

Pipeline 并不是一个新的技术或机制，而是一种已经被广泛使用的技术。在其他技术中，例如数据库、消息队列和分布式系统等领域，也有类似的机制用于减少网络延迟。

此外，在不同的网络环境下，往返时间（RTT）可能会有所不同。例如，在同一数据中心内的机器之间进行通信时，由于网络延迟较低，RTT 时间通常会更快。而当两个机器在不同的地理位置且距离较远时，RTT 时间可能会更长。

Redis 命令行客户端 redis-cli 的 --pipe 选项实际上就是使用 Pipeline 机制，允许用户一次性发送多个 Redis 命令，并一次性接收多个命令的返回结果。这样可以有效地减少网络延迟数量，并提高 Redis 的性能和可靠性。

但在大多数情况下，我们更倾向于使用 Java 语言的 Redis 客户端中的 Pipeline。这是因为 Java 客户端可以很方便地集成到应用程序的代码中，并且提供了更多的功能和灵活性。例如，Java 客户端通常支持异步操作、连接池管理、失败重试等特性，可以帮助开发者轻松地构建高性能的 Redis 应用程序。

总的来说，在不同网络环境下非Pipeline和Pipeline执行10000次set操作的效果，在执行时间上的比对如下：

差距有100多倍。在不同网络环境下，执行 10000 次 set 操作时，使用 Pipeline 和逐条执行的速度差异可能会非常大。例如，在网络延时较大的情况下，Pipeline 的效果尤为明显。据此可以得到如下两个结论：

1.使用 Pipeline 执行多个 Redis 命令，通常比逐条执行要快。这是因为 Pipeline 可以将多个命令一次性发送给 Redis 服务器，并一次性接收多个命令的返回结果，从而减少了网络传输和等待时间，提高了 Redis 的性能和响应速度。

2.客户端和服务端之间的网络延迟越大，Pipeline 的优势越明显。这是因为在网络延迟较大的情况下，每个命令执行完成后需要等待很长时间才能执行下一个命令。而使用 Pipeline，客户端可以将多个命令一次性发送给 Redis 服务器，并一次性接收多个命令的返回结果，从而减少了等待时间，提高了 Redis 的性能和可靠性。

Azure Pipeline python 脚本环境变量

test$predProbRF = predict(rf,type="prob",newdata=test)[,2]

import os

username = os.environ.get(''USERNAME'')
password = os.environ.get(''PASSWORD'')

wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR,"div[class$=''visible-lg''] input#signInFormUsername"))).send_keys(username)
wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.CSS_SELECTOR,"div[class$=''visible-lg''] input#signInFormPassword"))).send_keys(password)

{
   "username": "","password": ""
}

  - stage: temp

    jobs:
      - job: temp
        displayName: temp
        
        variables:
          - name: USERNAME
            value: "USER1"

          - name: PASSWORD
            value: "MYPWD1"
        
        steps:
          - checkout: self
        
          - task: PowerShell@2
            displayName: "Set configuration"
            inputs:
              targetType: "inline"
              script: |
                #read config
                $config = Get-Content (Get-Item .\config.json) -Raw -Encoding UTF8 | ConvertFrom-Json

                #set the credentials
                $config.username = "$(USERNAME)" #assuming that you already have it
                $config.password = "$(PASSWORD)" #assuming that you already have it


                #update the file
                $config | ConvertTo-Json | Set-Content .\config.json

          - task: PowerShell@2
            displayName: "show configuration"
            inputs:
              targetType: "inline"
              script: |
                #debug
                cat config.json

import json

f = open(''config.json'',)
data = json.load(f)

username = data[''username'']
password = data[''password'']

#debug
print(data)