言語処理100本ノック-60(RedisとPython使用):KVSの構築

[言語処理100本ノック 2015](http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/)の60本目の記録です。
基本的に[「素人の言語処理100本ノック」](https://qiita.com/segavvy/items/fb50ba8097d59475f760)とほぼ同じ内容にしていたので、ブロクに投稿していなかったのですが、[「第7章: データベース」](http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/#ch7)のKVSについては[Redis](https://redis.io/)を使ったので記録しておきます。
Reidsを使った理由は、現時点(2019年では)LevelDBより一般的だろうと考えたからです。

# 「言語処理100本ノック」記録
- [言語処理100本ノック-60(RedisとPython使用):KVSの構築](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/cb9c0333b1a341c74473)
- [言語処理100本ノック-61(RedisとPython使用):KVSの検索](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/f53f2ccbd2e417118a5c#_reference-a78e9cc20267cd483480)
- [言語処理100本ノック-62(RedisとPython使用):KVS内の反復処理](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/444ae057b1e8adaee5f4)
- [言語処理100本ノック-63(RedisとPython使用):オブジェクトを値に格納したKVS](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/f30b7f2b228b0a3832fc)

# 参考リンク

|リンク|備考|
|:--|:--|
| [書籍「RDB技術者のためのNoSQLガイド」](https://amzn.to/2Ua8ObK)|RDBに浸かっていた私には非常にわかりやすかったです|
|[060.KVSの構築.ipynb](https://github.com/YoheiFukuhara/nlp100/blob/master/07.%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9/060.KVS%E3%81%AE%E6%A7%8B%E7%AF%89.ipynb)|回答プログラムのGitHubリンク|
|[最新RedisのUbuntuへのインストールとPythonで使うまで](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/4485d1b11f88fd4d1f55)|インストールについて|
|[【初心者向け】Redisのデータ型とPythonでの使い方サンプル](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/48209d488bc7f412c3d7)|Redisのデータ型について整理|
|[言語処理100本ノックでPython入門 #60(後編) - RedisでKVSの構築](http://gushwell.ldblog.jp/archives/52522998.html)|Redis-pyの回答として参考にしました|
|[素人の言語処理100本ノック:60](https://qiita.com/segavvy/items/14216054ef9becee7b3b)|言語処理100本ノックで常にお世話になっています|

# 環境
インストールに関しては記事[「最新RedisのUbuntuへのインストールとPythonで使うまで」](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/4485d1b11f88fd4d1f55)を参照ください。

|種類|バージョン|内容|
|:--|:--|:--|
|OS|Ubuntu18.04.01 LTS|仮想で動かしています|
|Redis|5.0.4|2019/3/22時点でStableの最新です|
|pyenv|1.2.9|複数Python環境を使うことがあるのでpyenv使っています|
|Python|3.7.2|pyenv上でpython3.7.2を使っています<br>パッケージはvenvを使って管理しています|
|reids-py|3.2.1|2019/3/22時点で最新|

# 問題
## [第7章: データベース](http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/#ch7)

>[artist.json.gz](http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/data/artist.json.gz)は，オープンな音楽データベース[MusicBrainz](https://musicbrainz.org/)の中で，アーティストに関するものをJSON形式に変換し，gzip形式で圧縮したファイルである．このファイルには，1アーティストに関する情報が1行にJSON形式で格納されている．JSON形式の概要は以下の通りである．
>
>|フィールド|型|内容|例|
>|--------|--------|-----|----|
>|id|ユニーク識別子|整数|20660|
>|gid|グローバル識別子|文字列|"ecf9f3a3-35e9-4c58-acaa-e707fba45060"|
>|name|アーティスト名|文字列|"Oasis"|
>|sort_name|アーティスト名（辞書順整列用）|文字列|"Oasis"|
>|area|活動場所|文字列|"United Kingdom"|
>|aliases|別名|辞書オブジェクトのリスト||
>|aliases[].name|別名|文字列|"オアシス"|
>|aliases[].sort_name|別名（整列用）|文字列|"オアシス"|
>|begin|活動開始日|辞書||
>|begin.year|活動開始年|整数|1991|
>|begin.month|活動開始月|整数||
>|begin.date|活動開始日|整数||
>|end|活動終了日|辞書||
>|end.year|活動終了年|整数|2009|
>|end.month|活動終了月|整数|8|
>|end.date|活動終了日|整数|28|
>|tags|タグ|辞書オブジェクトのリスト||
>|tags[].count|タグ付けされた回数|整数|1|
>|tags[].value|タグ内容|文字列|"rock"|
>|rating|レーティング|辞書オブジェクト||
>|rating.count|レーティングの投票数|整数|13|
>|rating.value|レーティングの値（平均値）|整数|86|
>
>artist.json.gzのデータをKey-Value-Store (KVS) およびドキュメント志向型データベースに格納・検索することを考える．KVSとしては，LevelDB，Redis，KyotoCabinet等を用いよ．ドキュメント志向型データベースとして，MongoDBを採用したが，CouchDBやRethinkDB等を用いてもよい．

【注意事項】**このデータは「アーティスト名」で一意になりません**。なので、単純に「アーティスト名」をKVSのキーにすると2件目以降で上書きしてしまうためファイルの件数とKVSの件数が合致しません。

## 60. KVSの構築
> Key-Value-Store (KVS) を用い，アーティスト名（name）から活動場所（area）を検索するためのデータベースを構築せよ．

# プログラム：060.KVSの構築.ipynb
Jupyter Notebookの形式をPython形式に変換すると以下のコードです。
Jupyter Notebook形式の結果は、[「060.KVSの構築.ipynb」](https://github.com/YoheiFukuhara/nlp100/blob/master/07.%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9/060.KVS%E3%81%AE%E6%A7%8B%E7%AF%89.ipynb)を見てください。
※リポジトリをクローンして実行する場合には、artist.jsonファイルを同じディレクトリに置いてください。GitHubの100MB制限があって置けませんでした。

```python:060.KVSの構築.ipynb
#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

import json
from redis import Redis

r = Redis( )
r.flushdb()

FNAME = './artist.json'

# ファイル読み込み、パース
with open(FNAME, encoding='utf8') as data_file:
    for line in data_file:
#    for i, line in enumerate(data_file):
        data_json = json.loads(line)

        value = data_json.get('area', '')       # areaがないときばブランク
        
        # アーティスト名では一意でないためHashesデータ型として追加
        r.hset(data_json['name'], data_json['id'],value)
#        if i == 10000:
#            break

r.save()

# 確認のため登録件数を表示
print('{:,}件登録しました。'.format(r.dbsize()))
```

# プログラム解説
「アーティスト名」で一意にならないため、[Hashesデータ型](https://qiita.com/FukuharaYohei/items/48209d488bc7f412c3d7#5-hashes)を使いました。そして、Hashesのフィールド名に一意となる「id」を設定しています。
KVSを初めて使ったので、これが適しているのか自信がないのですが、次以降の問題もこれで解けています。
貧弱な環境で実行しているので、処理終了まで10分くらいかかった気がします。