rdetoolkit

RDEToolKit

RDEToolKitは、RDE構造化プログラムのワークフローを作成するための基本的なPythonパッケージです。 RDEToolKitの各種モジュールを使うことで、RDEへの研究・実験データの登録処理を簡単に構築できます。 また、ユーザーが研究や実験データに対して使用されているPythonモジュールと組み合わせることで、データの登録から加工、グラフ化などより多様な処理を実現できます。

Documents

See documentation for more details.

Contributing

変更を加える場合、以下のドキュメントを一読お願いします。

• CONTRIBUTING.md

Install

インストールは、下記コマンドを実行してください。

pip install rdetoolkit

Usage

RDE構造化プログラム構築の一例です。

プロジェクトを作成する

まず、RDE構造化プログラムに必要なファイルを準備します。以下のコマンドをターミナルやシェル上で実行してください。

python3 -m rdetoolkit init

コマンドが正しく動作すると、下記で示したファイル・ディレクトリが生成されます。

この例では、containerというディレクトリを作成して、開発を進めます。

• requirements.txt
  • 構造化プログラム構築で使用したいPythonパッケージを追加してください。必要に応じてpip installを実行してください。
• modules
  • 構造化処理で使用したいプログラムを格納してください。別セクションで説明します。
• main.py
  • 構造化プログラムの起動処理を定義
• data/inputdata
  • 構造化処理対象データファイルを配置してください。
• data/invoice
  • ローカル実行させるためには空ファイルでも必要になります。
• data/tasksupport
  • 構造化処理の補助するファイル群を配置してください。

container
├── data
│   ├── inputdata
│   ├── invoice
│   │   └── invoice.json
│   └── tasksupport
│       ├── invoice.schema.json
│       └── metadata-def.json
├── main.py
├── modules
└── requirements.txt

構造化処理の実装

入力データに対してデータ加工・グラフ化・機械学習用のcsvファイルの作成など処理を実行し、RDEへデータを登録できます。下記の書式に従っていただければ、独自の処理をRDEの構造化処理のフローに組み込み込むことが可能です。

dataset()は、以下の2つの引数を渡してください。

• srcpaths (RdeInputDirPaths): 処理のための入力リソースへのパス
• resource_paths (RdeOutputResourcePath): 処理結果を保存するための出力リソースへのパス

def dataset(srcpaths: RdeInputDirPaths, resource_paths: RdeOutputResourcePath):
    ...

今回の例では、modules以下に、def display_messsage()というダミー処理を定義し、独自の構造化処理を定義したいと思います。modules/modules.pyというファイルを作成します。

# modules/modules.py
def display_messsage(path_list):
    print(f"Test Message!: {path_list}")

def dataset(srcpaths, resource_paths):
    display_messsage(srcpaths)
    display_messsage(resource_paths)

起動処理について

続いて、rdetoolkit.workflow.run()を使って、起動処理を定義します。起動処理で主に実行処理は、

• 入力ファイルのチェック
• 入力ファイルとRDE構造化で規定する各種ディレクトリパスを取得する
• ユーザーごとで定義した具体的な構造化処理を実行

import rdetoolkit
from modules.modules import datase  #独自で定義した構造化処理関数

#独自で定義した構造化処理関数を引数として渡す
rdetoolkit.workflows.run(custom_dataset_function=dataset)

もし、独自の構造化処理を渡さない場合、以下のように定義してください。

import rdetoolkit

rdetoolkit.workflows.run()

ローカル環境で動作させる場合

各自のローカル環境で、デバッグやテスト的にRDEの構造化処理を実行したい場合、dataディレクトリに必要な入力データを追加することで、ローカル環境でも実行可能です。ディレクトリ構造は、以下のように、main.pyと同じ階層にdataディレクトリを配置していただければ動作します。

container/
├── main.py
├── requirements.txt
├── modules/
│   └── modules.py
└── data/
    ├── inputdata/
    │   └── <処理したい実験データ>
    ├── invoice/
    │   └── invoice.json
    └── tasksupport/
        ├── metadata-def.json
        └── invoice.schema.json