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Download and Extract Files

July 8, 2024
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Download and Extract Files

🧑‍🦰User

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Can you download and extract 0 to 23098 files at https://storage.googleapis.com/ai2-jackh-mmc4-public/data_v1.1/docs_no_face_shard_{$SHARD}_v 2. Jsonl. Zip in bash

🤖 Assistant

如果要在 Bash 中下载并解压编号从 0 到 23098 的文件，可以编写一个脚本，将 URL 中的 $SHARD 替换为 0 到 23098 之间的数字，然后依次下载并解压这些文件。

以下是 Bash 中的示例脚本：

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#!/bin/bash

for SHARD in {0..23098}
do
    # Construct the download URL
    url="https://storage.googleapis.com/ai2-jackh-mmc4-public/data_v1.1/docs_no_face_shard_${SHARD}_v2.jsonl.zip"
    
    # Download the zip file
    wget $url -O temp.zip

    # Check if the file has been downloaded successfully
    if [ $? -eq 0 ]
    then
        # Unzip the file
        unzip -o temp.zip -d directory_to_extract_to
        echo "Downloaded and extracted shard number: $SHARD"
    else
        echo "Failed to download shard number: $SHARD"
    fi
done

# Remove the temporary zip file
rm temp.zip

将 directory_to_extract_to 替换为您希望保存解压文件的目录。

注意：这个脚本使用了 wget 和 unzip，如果您的系统中没有安装这些工具，可以使用包管理器来安装它们。

例如，在 Ubuntu 系统上，可以运行：

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sudo apt update
sudo apt install wget unzip

该脚本假定服务器在文件不存在时会返回错误码。如果服务器返回的是 200 OK 状态并显示错误页面，您需要检查下载的文件内容以确保下载成功。

该脚本将尝试下载并解压 23000 多个文件，这可能需要很长时间，并占用大量带宽和存储空间。请确保您有足够的资源，并且不会违反服务条款。

🧑‍🦰User

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将文件保存在 "data" 目录中，并使用 100 个并发线程来并行下载和解压。

🤖 Assistant

如果要使用多个并发线程来加速下载和解压，可以使用 GNU parallel 工具。如果还没有安装，可以在 Ubuntu 系统上运行以下命令来安装：

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sudo apt update
sudo apt install parallel

以下是使用 GNU parallel 工具的脚本版本：

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#!/bin/bash

download_and_extract() {
    SHARD=$1
    url="https://storage.googleapis.com/ai2-jackh-mmc4-public/data_v1.1/docs_no_face_shard_${SHARD}_v2.jsonl.zip"
    wget $url -O temp_${SHARD}.zip
    if [ $? -eq 0 ]; then
        unzip -o temp_${SHARD}.zip -d data
        echo "Downloaded and extracted shard number: $SHARD"
        rm temp_${SHARD}.zip
    else
        echo "Failed to download shard number: $SHARD"
    fi
}

export -f download_and_extract
seq 0 23098 | parallel -j 100 download_and_extract

这个脚本定义了一个 download_and_extract 函数，用于下载和解压文件。然后使用 parallel 工具并发执行这个函数，最多可以同时运行 100 个实例（通过 -j 100 选项设置）。

注意，同时进行大量下载可能会影响网络性能，并可能违反服务器的使用条款。务必遵守服务条款并尊重速率限制。

此外，在并发处理文件时要小心磁盘 I/O 争用的问题，不过由于每个文件被写入不同的位置，这在这里不应该是问题。

🧑‍🦰User

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Install lfs git

🤖 Assistant

Git Large File Storage (LFS) 是一个用于管理大型文件的 Git 扩展。以下是在不同操作系统上安装 Git LFS 的步骤：

1. 在 Ubuntu 上：

首先，确保您已安装 Git。如果尚未安装，可以运行：

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sudo apt-get update
sudo apt-get install git

然后，安装 Git LFS：

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curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | sudo bash
sudo apt-get install git-lfs
Git lfs install

2. 在 macOS 上：

您可以使用 Homebrew 安装 Git LFS：

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brew install git-lfs
git lfs install

3. 在 Windows 上：

在 Windows 上，可以从 Git LFS GitHub 页面 下载并安装 Git LFS。

安装完成后，打开 Git Bash，运行以下命令以完成设置：

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git lfs install

git lfs install 命令将配置 Git 以使用 LFS，通常只需在每台机器上运行一次。

请注意，如果官方安装步骤有更新，请以 Git LFS 官方文档为准。

🧑‍🦰User

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我有一个包含多行 JSON 的文件。如何加载每一行中的 "url" 字段？

🤖 Assistant

假设文件中的每一行都是一个独立的 JSON 对象，并且每个对象都有一个 “url” 字段，您可以使用 jq 和 bash 来提取这些 URL。如果还没有安装 jq，可以在 Ubuntu 系统上运行以下命令来安装：

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sudo apt update
sudo apt install jq

下面是一个简单的 Bash 脚本：

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🧑‍🦰User

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编写 python 函数

🤖 Assistant

当然，可以用 python 实现同样的功能。以下是一个 python 脚本，它将读取包含多行 JSON 对象的文件，并打印出每行中的 “url” 字段：

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import json

def print_urls_from_jsonl(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            data = json.loads(line)
            if "url" in data:
                print(data["url"])

# Call the function with your file path
print_urls_from_jsonl('your_file_path.jsonl')

将 'your_file_path.jsonl' 替换为您的 JSONL 文件路径。这个脚本会逐行读取文件，并打印出每行中的 URL。

注意：此脚本假设文件格式正确，每行是一个包含 “url” 字段的 JSON 对象。如果某些行不是有效的 JSON 或缺少 “url” 字段，脚本会报错。您可以添加错误处理代码来应对这些情况。

🧑‍🦰User

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Git LFS 克隆但不下载 LFS 文件

🤖 Assistant

如果想克隆带有 LFS 文件的 Git 仓库而不下载这些大文件，可以使用 GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 环境变量来跳过下载。

执行以下操作：

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GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone <repository_url>

将 &lt;repository_url&gt; 替换为您的仓库 URL。

设置 GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 后，Git 在检出过程中将不会自动下载 LFS 文件。克隆完成后，LFS 文件将只是指针，而非实际内容。

如果以后需要下载 LFS 文件的内容，可以使用 git lfs pull 命令。

🧑‍🦰User

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我有一个包含 Parquet 文件列表的文件。对于该列表中的每个文件，下载它并仅保留 "image_urls" 列为空的行。

🤖 Assistant

要在 python 中完成这个任务，您可以使用 pandas 库来处理 Parquet 文件，并使用 requests 库来下载它们。

请确保您已安装以下 python 库：

  • Pandas
  • Pyarrow (用于在 pandas 中支持 Parquet 文件)
  • Requests

您可以通过 pip 安装这些库：

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pip install pandas pyarrow requests

以下是一个完成此任务的 python 函数：

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import pandas as pd
import requests
import os

def filter_parquet_files(list_file):
    with open(list_file, 'r') as f:
        for line in f:
            url = line.strip()
            filename = url.split('/')[-1]  # Get the filename from the url

            # Download the file
            response = requests.get(url)
            with open(filename, 'wb') as file:
                file.write(response.content)

            # Load parquet file into a DataFrame
            df = pd.read_parquet(filename)

            # Filter DataFrame to keep only rows where 'image_urls' column is empty
            df_filtered = df[df['image_urls'].isna()]

            # Write the filtered DataFrame back to the parquet file
            df_filtered.to_parquet(filename)

            print(f"Processed file: {filename}")

# Call the function with your list file
filter_parquet_files('list')

这个函数从文件中读取 Parquet 文件的 URL 列表，下载每个文件，加载到 pandas DataFrame 中，过滤出 “image_urls” 列为空的行，并将过滤后的数据写回 Parquet 文件。请将 ‘list’ 替换为您的文件路径。

注意：此脚本将整个 Parquet 文件加载到内存中，如果文件过大，可能会导致内存不足。处理大文件时，可以考虑分块处理。

此外，请小心覆盖原文件。如果有可能需要原始数据，建议将过滤后的数据写入新的文件，而不是覆盖原文件。

最后，在下载文件时，请尊重服务条款和速率限制。

🧑‍🦰User

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- add the prefix "https://huggingface.co/datasets/tiiuae/falcon-refinedweb/blob/main/data/"
- Parallelize this to download 10 copies at a time

🤖 Assistant

在 python 中，您可以使用 concurrent.futures 模块并行化下载操作。以下是一个 python 脚本：

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import pandas as pd
import requests
import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

def download_and_filter(url):
    filename = url.split('/')[-1]

    # Download the file
    response = requests.get(url)
    with open(filename, 'wb') as file:
        file.write(response.content)

    # Load parquet file into a DataFrame
    df = pd.read_parquet(filename)

    # Filter DataFrame to keep only rows where 'image_urls' column is empty
    df_filtered = df[df['image_urls'].isna()]

    # Write the filtered DataFrame back to the parquet file
    df_filtered.to_parquet(filename)

    print(f"Processed file: {filename}")

def process_parquet_files(list_file, prefix, num_workers=10):
    # Read list of file names
    with open(list_file, 'r') as f:
        file_names = [line.strip() for line in f]

    # Add prefix to each file name to create URLs
    urls = [prefix + file_name for file_name in file_names]

    # Use a ThreadPoolExecutor to download and process files in parallel
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=num_workers) as executor:
        executor.map(download_and_filter, urls)

# Define your list file and URL prefix
list_file = 'list'
url_prefix = 'https://huggingface.co/datasets/tiiuae/falcon-refinedweb/blob/main/data/'

# Call the function
process_parquet_files(list_file, url_prefix)

process_parquet_files 函数会读取文件名列表，为每个文件添加前缀生成 URL 列表，然后使用 ThreadPoolExecutor 并行下载和处理每个文件。download_and_filter 函数负责下载文件，将其加载到 DataFrame，过滤数据并写回文件。

num_workers 参数控制并行下载的数量。在此脚本中设置为 10，您可以根据需要调整。

请注意大文件的内存使用情况，考虑是否要覆盖原始文件，并确保遵守服务条款和速率限制。

🧑‍🦰User

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Isna doesn't work

🤖 Assistant

在 python 脚本中，我使用 isna() 函数来过滤 “image_urls” 列为空的行。此函数用于过滤 “image_urls” 列中值为 NaN（非数字）的行。

如果 “image_urls” 列是字符串类型，并且您想要过滤空字符串 ''，可以使用如下代码：

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# Filter DataFrame to keep only rows where 'image_urls' column is an empty string
df_filtered = df[df['image_urls'] == '']

如果要过滤 “image_urls” 列中值为 NaN 或空字符串的行，可以使用以下代码：

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# Filter DataFrame to keep only rows where 'image_urls' column is NaN or an empty string
df_filtered = df[(df['image_urls']. Isna ()) | (df['image_urls'] == '')]

这个版本中，| 操作符用于执行逻辑或操作，过滤出 “image_urls” 列为 NaN 或空字符串的行。

请将对应的代码替换为与您的需求匹配的版本。

🧑‍🦰User

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数据格式如下：0 [] 1 []

🤖 Assistant

看起来 “image_urls” 列包含列表。如果空列表 [] 被视为空值，您可以调整代码以检查空列表。以下是 python 中的实现：

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# Filter DataFrame to keep only rows where 'image_urls' column is an empty list
df_filtered = df[df['image_urls']. Apply (lambda x: x == [])]

这里使用了 apply() 函数对 “image_urls” 列的每个值应用 lambda 函数。该 lambda 函数返回 True，如果值是空列表 []，否则返回 False。最终结果是过滤出 “image_urls” 列为空列表的行。

Please replace the corresponding line in the script with this condition.

🧑‍🦰User

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同时删除 'content' 列

🤖 Assistant

如果要在过滤数据后删除 ‘content’ 列，可以使用 pandas 中的 drop 函数。以下是修改后的代码：

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# Load parquet file into a DataFrame
df = pd.read_parquet(filename)

# Filter DataFrame to keep only rows where 'image_urls' column is an empty list
df_filtered = df[df['image_urls'].apply(lambda x: x == [])]

# Drop the 'content' column
df_filtered = df_filtered.drop(columns=['content'])

# Write the filtered DataFrame back to the parquet file
df_filtered.to_parquet(filename)

print(f"Processed file: {filename}")

使用 drop 函数可以删除 DataFrame 中的 ‘content’ 列。请将代码中的相关部分替换为这个版本。