我有一个模拟,其中最终用户可以提供任意多个函数,然后在最内部的循环中调用这些函数。像这样的东西:
class Simulation:
def __init__(self):
self.rates []
self.amount = 1
def add(self, rate):
self.rates.append(rate)
def run(self, maxtime):
for t in range(0, maxtime):
for rate in self.rates:
self.amount *= rate(t)
def rate(t):
return t**2
simulation = Simulation()
simulation.add(rate)
simulation.run(100000)
作为一个Python循环,这非常慢,但我无法使用正常的方法来加速循环。
因为函数是用户定义的,所以我无法“numpyfy”最里面的调用(重写,以便最里面的工作由优化的 numpy 代码完成)。
我第一次尝试了numba,但是numba不允许将函数传递给其他函数,即使这些函数也是numba编译的。它可以使用闭包,但是因为一开始我不知道有多少个函数,所以我认为我不能使用它。关闭函数列表失败:
@numba.jit(nopython=True)
def a()
return 1
@numba.jit(nopython=True)
def b()
return 2
fs = [a, b]
@numba.jit(nopython=True)
def c()
total = 0
for f in fs:
total += f()
return total
c()
此操作失败并出现错误:
[...]
File "/home/syrn/.local/lib/python3.6/site-packages/numba/types/containers.py", line 348, in is_precise
return self.dtype.is_precise()
numba.errors.InternalError: 'NoneType' object has no attribute 'is_precise'
[1] During: typing of intrinsic-call at <stdin> (4)
我找不到来源,但我认为 numba 的文档在某处指出这不是一个错误,但预计不会起作用。
像下面这样的东西可能可以解决从列表中调用函数的问题,但似乎是个坏主意:
def run(self, maxtime):
len_rates = len(rates)
f1 = rates[0]
if len_rates >= 1:
f2 = rates[1]
if len_rates >= 2:
f3 = rates[2]
#[... repeat until some arbitrary limit]
@numba.jit(nopython=True)
def inner(amount):
for t in range(0, maxtime)
amount *= f1(t)
if len_rates >= 1:
amount *= f2(t)
if len_rates >= 2:
amount *= f3(t)
#[... repeat until the same arbitrary limit]
return amount
self.amount = inner(self.amount)
我想也可以进行一些字节码黑客攻击:使用 numba 编译函数,将包含函数名称的字符串列表传递到 inner
中,执行类似 call( func_name)
,然后重写字节码,使其成为 func_name(t)
。
是否有任何好的方法可以使用用户定义的函数来加速循环,而无需解析它们并从中生成代码?
最佳答案
我不认为你可以加速用户的功能 - 最终用户有责任编写高效的代码。您可以做的是提供一种以有效的方式与您的程序交互的可能性,而无需支付开销。
您可以使用 Cython,如果用户也喜欢使用 cython,那么与纯 python 解决方案相比,你们都可以实现大约 100 的加速。
作为基线,我稍微改变了你的示例:函数 rate
做更多的工作。
class Simulation:
def __init__(self, rates):
self.rates=list(rates)
self.amount = 1
def run(self, maxtime):
for t in range(0, maxtime):
for rate in self.rates:
self.amount += rate(t)
def rate(t):
return t*t*t+2*t
产量:
>>> simulation=Simulation([rate])
>>> %timeit simulation.run(10**5)
43.3 ms ± 1.16 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
我们可以使用 cython 来加快速度,首先是你的 run
功能:
%%cython
cdef class Simulation:
cdef int amount
cdef list rates
def __init__(self, rates):
self.rates=list(rates)
self.amount = 1
def run(self, int maxtime):
cdef int t
for t in range(maxtime):
for rate in self.rates:
self.amount *= rate(t)
这几乎给了我们因子 2:
>>> %timeit simulation.run(10**5)
23.2 ms ± 158 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
用户还可以使用 Cython 来加速计算:
%%cython
def rate(int t):
return t*t*t+2*t
>>> %timeit simulation.run(10**5)
7.08 ms ± 145 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
使用 Cython 已经使我们的速度提高了 6,现在的瓶颈是什么?我们仍然使用 python 进行多态性/调度,这是相当昂贵的,因为为了使用它,必须创建 Python 对象(即这里的 Python 整数)。我们可以用 Cython 做得更好吗?是的,如果我们为传递给 run
的函数定义一个接口(interface)在编译时:
%%cython
cdef class FunInterface:
cpdef int calc(self, int t):
pass
cdef class Simulation:
cdef int amount
cdef list rates
def __init__(self, rates):
self.rates=list(rates)
self.amount = 1
def run(self, int maxtime):
cdef int t
cdef FunInterface f
for t in range(maxtime):
for f in self.rates:
self.amount *= f.calc(t)
cdef class Rate(FunInterface):
cpdef int calc(self, int t):
return t*t*t+2*t
这会额外加速 7 倍:
simulation=Simulation([Rate()])
>>>%timeit simulation.run(10**5)
1.03 ms ± 20.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
上面代码中最重要的部分是行:
self.amount *= f.calc(t)
不再需要 python 进行调度,而是使用与 C++ 中的虚拟函数非常相似的机制。这种 C++ 方法只有非常小的一次间接/查找开销。这也意味着函数的结果和参数都不必转换为 Python 对象。为此,Rate
一定是cpdef-function,你可以看看here有关更多详细信息,请参阅 cpdef 函数的继承如何工作。
现在的瓶颈是 for f in self.rates
行因为我们仍然需要在每一步中进行大量的 python 交互。下面是一个示例,如果我们能够改进的话,可能会实现以下效果:
%%cython
.....
cdef class Simulation:
cdef int amount
cdef FunInterface f #just one function, no list
def __init__(self, fun):
self.f=fun
self.amount = 1
def run(self, int maxtime):
cdef int t
for t in range(maxtime):
self.amount *= self.f.calc(t)
...
>>> simulation=Simulation(Rate())
>>> %timeit simulation.run(10**5)
408 µs ± 1.41 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
另一个因素2,但您可以决定是否需要更复杂的代码,以便存储 FunInterface
的列表。 -没有 python 交互的对象确实值得。
关于python - 加速用户定义的函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/49090810/