개시하다

주식회사 미래 번역 고객 성공 서비스@shhshn를 담당합니다.
일상적으로 사용하는 업무와 특별한 관계가 없다고 말하는 파이톤.
제품 개발에서 파이톤을 사용할 때 모델을 명시하는 것이 중요하다.
"파이톤으로 극대화"라는 말도 있는데, 주요 이유는 다음과 같은 두 가지다.

정적 검사

사용

파이톤을 고속화하고 싶다

전자는'드롭박스의 코디.'로 유명하지만 후자는 흔치 않다.
이 글은 누마·타치스크립트 등 3가지 고속화 방법을 소개한다.

Numba

콘다의 유명한 아나콘다가 주도적으로 개발한 JIT 컴파일러다.

from numba import jit
import random

@jit(nopython=True)
def monte_carlo_pi(nsamples):
    acc = 0
    for i in range(nsamples):
        x = random.random()
        y = random.random()
        if (x ** 2 + y ** 2) < 1.0:
            acc += 1
    return 4.0 * acc / nsamples

예를 들어 상술한 코드는 특별히 명확한 유형이 없지만 추론에 의하면 LLVM으로 컴파일된다.그 결과 C++에서 쓴 코드와 같은 속도를 발휘했다.C++에서 호출할 수도 있습니다.

Numba의 이점

기존 코드에 @jit를 추가하면 고속화

numpy와의 호환성이 높아 기본적으로 JIT화

가능

@jit(nogil=True)에서 GIL을 제거하면 CPython의 한계를 돌파할 수 있다

Numba의 약점

Pythhon 언어 규범의 일부분만 지원

최근까지dict없었어

형 추론에 오류가 발생했을 때 원인을 규명하기 어렵다

TorchScript

페이스북이 PyTorch의 일환으로 개발한 컴파일 기능이다.

@torch.jit.script
def scripted_fn(x : torch.Tensor):
    for i in range(12):
        x = x + x
    return x

def fn(x):
    x = torch.neg(x)
    import pdb; pdb.set_trace()
    return scripted_fn(x)

traced_fn = torch.jit.trace(fn, (torch.rand(4, 5),))
traced_fn(torch.rand(3, 4))

이 예는 두 가지 방법으로 유형 파이톤으로 처리된다.torch.jit.trace Numba처럼 함수를 전체적으로 추리한다.
한편, @torch.jit.script mypy 형식으로 명시된 유형.

TorchScript의 장점

기본적으로 Python 언어 규범 지원

comporenhension 등이 안정적이고 순조롭게 대응

형 추론 오류는 간단하고 알기 쉽고 친절하다

TorchScript의 약점

공식 문서를 제외한 정보는 매우 희박하다

C++에서 호출할 때 코드 전체의 변형이 필요합니다

파이톤의 다른 언어가 아니에요

다른 언어 사용 옵션

속도를 위주로 하는 스크립트 언어도 많다.예를 들어Julia 줄리아는 JIT에 대응하는 어느 날의 길이를 자주 비교한다.솔직히 파이톤의 문법, 생태계 등 미세한 차이를 제외한 다른 언어는 충분히 선택할 수 있다.
그리고 처음부터 끝까지 C++로 쓴 빨대 스타일.보수적 운용(특히 인적자원)에 문제가 없다면 C++로 쓰는 것이 좋다.

예: Python에서 C++로 컴파일

https://github.com/shhshn/sonish(개념 검증 코드)
최근 C++에도 유형 추론이 있기 때문에 디스플레이를 하지 않아도 파이톤에서 C++로 변환할 수 있습니다.

def main():
    print("Hello and, again!")
    l = [3, 2]
    l.append(1)
    for x in l:
        print(x)
    d = {4: "HUGE", 5: "SUCCESS"}
    print(d[5])

if __name__ == "__main__":
    main()

예를 들어, 위의 Python을 동일한 출력의 C++로 변환할 수 있습니다.

#include <iostream>
#include <vector>
#include <unordered_map>
#include <iomanip>

int main() {
std::cout << std::setprecision(17) << "Hello and, again!" << std::endl;
auto l = std::vector<int>{3, 2};
l.push_back(1);
for (auto x : l) {
std::cout << std::setprecision(17) << x << std::endl;
}
auto d = std::unordered_map<int, const char *>{{4, "HUGE"}, {5, "SUCCESS"}};
std::cout << std::setprecision(17) << d[5] << std::endl;return 0;
}

끝말

파이톤의 인프라와 C++의 제품화 사이의 차이를 메우는 것에 대해 이야기했다.
이 글은 참가했다향후 번역 Advent Calendar 2020.
다음 AWS의 주인@kobarasukimaro이 또 등장한 것 같아요.
그 전@reonyanarticle에 "CLI 제작 모듈 클릭에 대해서"!