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让 Python 速度提高 100 倍,只需不到 100 行 Rust 代码!

2023-04-24 19:27 浏览: 1762166 次 我要评论(0 条) 字号:

不少程序员都抱怨 Python 代码跑的慢,尤其是当处理的数据集比较大的时候。对此,本文作者指出:只需不到 100 行 Rust 代码就能解决这个问题。

原文链接:https://ohadravid.github.io/posts/2023-03-rusty-python/

未经授权,禁止转载!

作者 | Ohad Ravid
译者 | 弯月     责编 | 郑丽媛
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)

最近,我们的一个核心 Python 库遇到了性能问题。这是一个非常庞大且复杂的库,是我们 3D 处理管道的支柱,使用了 NumPy 以及其他 Python 数据科学库来执行各种数学和几何运算。

具体来说,我们的系统必须在 CPU 资源有限的情况下在本地运行,虽然起初的性能还不错,但随着并发用户数量的增长,我们开始遇到问题,系统也出现了超负载。

我们得出的结论是:系统至少需要再快 50 倍才能处理这些增加的工作负载——而我们认为,Rust 可以帮助我们实现这一目标。

因为我们遇到的性能问题很常见,所以面,我来简单介绍一下解决过程:

(a)基本的潜在问题;

(b)我们可以通过哪些优化来解决这个问题。


我们的运行示例


首先,我们通过一个小型库来展示最初的性能问题。

假设有一个多边形列表和一个点列表,且都是二维的,出于业务需求,我们需要将每个点“匹配”到一个多边形。

我们的库需要完成下列任务:

▶ 从点和多边形的初始列表(全部为 2D)着手。

▶ 对于每个点,根据与中心的距离,找到离点最近的多边形的子集。

▶ 从这些多边形中,选择一个“最佳”多边形。

代码大致如下:

from typing import List, Tupleimport numpy as npfrom dataclasses import dataclassfrom functools import cached_propertyPoint = np.array@dataclassclass Polygon:x: np.arrayy: np.array@cached_propertydef center(self) -> Point: ...def area(self) -> float: ...def find_close_polygons(polygon_subset: List[Polygon], point: Point, max_dist: float) -> List[Polygon]:...def select_best_polygon(polygon_sets: List[Tuple[Point, List[Polygon]]]) -> List[Tuple[Point, Polygon]]:...def main(polygons: List[Polygon], points: np.ndarray) -> List[Tuple[Point, Polygon]]:...

性能方面最主要的难点在于,Python 对象和 numpy 数组的混合。

下面,我们简单地分析一下这个问题。

需要注意的是,对于上面这段代码,我们当然可以把一切都转化成 numpy 的向量计算,但真正的库不可能这么做,因为这会导致代码的可读性和可修改性大大降低,收益也非常有限。此外,使用任何基 JIT 的技巧(PyPy / numba)产生的收益都非常小。


为什么不直接使用 Rust 重写所有代码?


虽然重写所有代码很诱人,但有一些问题:

▶ 该库的大量计算使用了 numpy,Rust 也不一定能提高性能。

▶ 该库庞大而复杂,关系到核心业务逻辑,而且高度算法化,因此重写所有代码需要付出几个月的努力,而我们可怜的本地服务器眼看就要挂了。

▶ 一群好心的研究人员积极努力改进这个库,实现了更好的算法,并进行了大量实验。他们不太愿意学习一门新的编程语言,而且还要等待编译,还要研究复杂的借用检查器——他们不希望离开舒适区太远。


小心探索


下面,我来介绍一下我们的分析器。

Python 有一个内置的 Profiler (cProfile),但对于我们来说,选择这个工具不太合适:

 它会为所有 Python 代码引入大量开销,却不会给原生代码带来额外开销,因此测试结果可能有偏差。

 我们将无法查看原生代码的调用帧,这意味着我们也无法查看 Rust 代码。

所以,我们计划使用 py-spy,它是一个采样分析器,可查看原生帧。他们还将预构建的轮子发布到了 pypi,因此我们只需运行 pip install py-spy 即可。

此外,我们还需要一些测量指标。

# measure.pyimport timeimport poly_matchimport os
# Reduce noise, actually improve perf in our case.os.environ["OPENBLAS_NUM_THREADS"] = "1"polygons, points = poly_match.generate_example()# We are going to increase this as the code gets faster and faster.NUM_ITER = 10t0 = time.perf_counter()for _ in range(NUM_ITER):poly_match.main(polygons, points)t1 = time.perf_counter()took = (t1 - t0) / NUM_ITERprint(f"Took and avg of {took * 1000:.2f}ms per iteration")

这些测量指标虽然不是很科学,但可以帮助我们优化性能。

“我们很难找到合适的测量基准。但请不要过分强调拥有完美的基准测试设置,尤其是当你优化某个程序时。”

—— Nicholas Nethercote,《The Rust Performance Book》

运行该脚本,我们就可以获得测量基准:

$ python measure.pyTook an avg of 293.41ms per iteration

于原来的库,我们使用了 50 个不同的样本来确保涵盖所有情况。

这个测量结果与实际的系统性能相符,这意味着,我们的工作就是突破这个数字。

我们还可以使用 PyPy 进行测量:

$ conda create -n pypyenv -c conda-forge pypy numpy && conda activate pypyenv$ pypy measure_with_warmup.pyTook an avg of 1495.81ms per iteration


先测量


首先,我们来找出什么地方如此之慢。

$py-spy record --native -o profile.svg -- python measure.pypy-spy> Sampling process 100 times a second. Press Control-C to exit.Took an avg of 365.43ms per iterationpy-spy> Stopped sampling because process exitedpy-spy> Wrote flamegraph data to 'profile.svg'. Samples: 391 Errors: 0

我们可以看到开销非常小。相较而言,使用 cProfile 得到的数据如下:

$ python -m cProfile measure.pyTook an avg of 546.47ms per iteration7551778 function calls (7409483 primitive calls) in 7.806 seconds

下面是我们获得的火焰图:

每个方框都是一个函数,我们可以看到每个函数花费的相对时间,包括它正在调用的函数(沿着图形/栈向下)。

要点总结:

▶ 绝大部分时间花在 find_close_polygons 上。

▶ 大部分时间都花在执行 norm,这是一个 numpy 函数。

下面,我们来仔细看看 find_close_polygons:

def find_close_polygons(polygon_subset: List[Polygon], point: np.array, max_dist: float) -> List[Polygon]:close_polygons = []for poly in polygon_subset:if np.linalg.norm(poly.center - point) < max_dist:close_polygons.append(poly)return close_polygons

我们打算用 Rust 重写这个函数。

在深入细节之前,请务必注意以下几点:

▶ 此函数接受并返回复杂对象(Polygon、np.array)。

▶ 对象的大小非常重要(因此复制需要一定的开销)。

▶ 这个函数被调用了很多次(所以我们引入的开销可能会引发问题)。


我的第一个 Rust 模块


PyO3 是一个用于 Python 和 Rust 之间交互的 crate ,拥有非常好的文档。

我们将调用自己的 poly_match_rs,并添加一个名为 find_close_polygons 的函数。

mkdir poly_match_rs && cd "$_"pip install maturinmaturin init --bindings pyo3maturin develop

刚开始的时候,我们的 crate 大致如下:

use pyo3::prelude::*;#[pyfunction]fn find_close_polygons() -> PyResult<()> {Ok(())}#[pymodule]fn poly_match_rs(_py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> {m.add_function(wrap_pyfunction!(find_close_polygons, m)?)?;Ok(())}

我们还需要记住,每次修改 Rust 库时都需要执行 maturin develop。

改动就这么多。下面,我们来调用新函数,看看情况会怎样。

>>> poly_match_rs.find_close_polygons(polygons, point, max_dist)E TypeError: poly_match_rs.poly_match_rs.find_close_polygons() takes no arguments (3 given)


第一版:Rust 转换


首先,我们来定义 API。

PyO3 可以帮助我们将 Python 转换成 Rust:

#[pyfunction]fn find_close_polygons(polygons: Vec<PyObject>, point: PyObject, max_dist: f64) -> PyResult<Vec<PyObject>> {Ok(vec![])}

PyObject (顾名思义)是一个通用、“一切皆有可能”的 Python 对象。稍后,我们将尝试与它进行交互。

这样程序应该就可以运行了(尽管不正确)。

我直接把原来的 Python 函数复制粘帖进去,并修复了语法问题。

#[pyfunction]fn find_close_polygons(polygons: Vec<PyObject>, point: PyObject, max_dist: f64) -> PyResult<Vec<PyObject>> {let mut close_polygons = vec![];
for poly in polygons {if norm(poly.center - point) < max_dist {close_polygons.push(poly)}}
Ok(close_polygons)}

可惜未能通过编译:

% maturin develop...error[E0609]: no field `center` on type `Py<PyAny>`--> src/lib.rs:8:22|8 | if norm(poly.center - point) < max_dist {|                      ^^^^^^ unknown fielderror[E0425]: cannot find function `norm` in this scope--> src/lib.rs:8:12|8 | if norm(poly.center - point) < max_dist {|            ^^^^ not found in this scopeerror: aborting due to 2 previous errors ] 58/59: poly_match_rs

我们需要 3 个 crate 才能实现函数:

# For Rust-native array operations.ndarray = "0.15"# For a `norm` function for arrays.ndarray-linalg = "0.16"# For accessing numpy-created objects, based on `ndarray`.numpy = "0.18"

首先,我们将 point: PyObject 转换成可以使用的东西。

我们可以利用 PyO3 来转换 numpy 数组:

use numpy::PyReadonlyArray1;#[pyfunction]fn find_close_polygons(// An object which says "I have the GIL", so we can access Python-managed memory.py: Python<'_>,polygons: Vec<PyObject>,// A reference to a numpy array we will be able to access.point: PyReadonlyArray1<f64>,max_dist: f64,) -> PyResult<Vec<PyObject>> {// Convert to `ndarray::ArrayView1`, a fully operational native array.let point = point.as_array();...}

现在 point 变成了 ArrayView1,我们可以直接使用了。例如:

// Make the `norm` function available.use ndarray_linalg::Norm;assert_eq!((point.to_owned() - point).norm(), 0.);

接下来,我们需要获取每个多边形的中心,然后将其转换成 ArrayView1。

let center = poly.getattr(py, "center")?                 // Python-style getattr, requires a GIL token (`py`)..extract::<PyReadonlyArray1<f64>>(py)?  // Tell PyO3 what to convert the result to..as_array()                             // Like `point` before..to_owned();                            // We need one of the sides of the `-` to be "owned".

虽然信息量有点大,但总的来说,结果就是逐行转换原来的代码:

use pyo3::prelude::*;use ndarray_linalg::Norm;use numpy::PyReadonlyArray1;#[pyfunction]fn find_close_polygons(py: Python<'_>,polygons: Vec<PyObject>,point: PyReadonlyArray1<f64>,max_dist: f64,) -> PyResult<Vec<PyObject>> {let mut close_polygons = vec![];let point = point.as_array();for poly in polygons {let center = poly.getattr(py, "center")?.extract::<PyReadonlyArray1<f64>>(py)?.as_array().to_owned();if (center - point).norm() < max_dist {close_polygons.push(poly)}}Ok(close_polygons)}

对比一下原来的代码:

def find_close_polygons(polygon_subset: List[Polygon], point: np.array, max_dist: float) -> List[Polygon]:close_polygons = []for poly in polygon_subset:if np.linalg.norm(poly.center - point) < max_dist:close_polygons.append(poly)return close_polygons

我们希望这个版本优于原来的函数,但究竟有多少提升呢?

$ (cd ./poly_match_rs/ && maturin develop)$ python measure.pyTook an avg of 609.46ms per iteration

看起来 Rust 非常慢?实则不然,使用maturin develop --release运行,就能获得更好的结果:

$ (cd ./poly_match_rs/ && maturin develop --release)$ python measure.pyTook an avg of 23.44ms per iteration

这个速度提升很不错啊。

我们还想查看我们的原生代码,因此发布时需要启用调试符号。即便启用了调试,我们也希望看到最大速度。

# added to Cargo.toml[profile.release]debug = true # Debug symbols for our profiler.lto = true # Link-time optimization.codegen-units = 1 # Slower compilation but faster code.


第二版:用 Rust 重写更多代码


接下来,在 py-spy 中通过 --native 标志,查看 Python 代码与新版的原生代码。

再次运行 py-spy:

$ py-spy record --native -o profile.svg -- python measure.pypy-spy> Sampling process 100 times a second. Press Control-C to exit.

这次得到的火焰图如下所示(添加红色之外的颜色,以方便参考):

看看分析器的输出,我们发现了一些有趣的事情:

1.find_close_polygons::...::trampoline(Python 直接调用的符号)和__pyfunction_find_close_polygons(我们的实现)的相对大小。

▶ 可以看到二者分别占据了样本的 95% 和 88%,因此额外开销非常小。

2.实际逻辑(if (center - point).norm() < max_dist { ... }) 是 lib_v1.rs:22(右侧非常小的框),大约占总运行时间的 9%。

▶ 所以应该可以实现 10 倍的提升。

3.大部分时间花在 lib_v1.rs:16 上,它是 poly.getattr(...).extract(...),可以看到实际上只是 getattr 以及使用 as_array 获取底层数组。

也就是说,我们需要专心解决第 3 点,而解决方法是用 Rust 重写 Polygon。

我们来看看目标类:

@dataclassclass Polygon:x: np.arrayy: np.array_area: float = None@cached_propertydef center(self) -> np.array:centroid = np.array([self.x, self.y]).mean(axis=1)return centroiddef area(self) -> float:if self._area is None:self._area = 0.5 * np.abs(np.dot(self.x, np.roll(self.y, 1)) - np.dot(self.y, np.roll(self.x, 1)))return self._area

我们希望尽可能保留现有的 API,但我们不需要 area 的速度大幅提升。

实际的类可能有其他复杂的东西,比如 merge 方法——使用了 scipy.spatial 中的 ConvexHull。

为了降低成本,我们只将 Polygon 的“核心”功能移至 Rust,然后从 Python 中继承该类来实现 API 的其余部分。

我们的 struct 如下所示:

// `Array1` is a 1d array, and the `numpy` crate will play nicely with it.use ndarray::Array1;// `subclass` tells PyO3 to allow subclassing this in Python.#[pyclass(subclass)]struct Polygon {x: Array1<f64>,y: Array1<f64>,center: Array1<f64>,}

下面,我们需要实现这个 struct。我们先公开 poly.{x, y, center},作为:

▶ 属性

▶ numpy 数组

我们还需要一个 constructor,以便 Python 创建新的 Polygon:

use numpy::{PyArray1, PyReadonlyArray1, ToPyArray};#[pymethods]impl Polygon {#[new]fn new(x: PyReadonlyArray1<f64>, y: PyReadonlyArray1<f64>) -> Polygon {let x = x.as_array();let y = y.as_array();let center = Array1::from_vec(vec![x.mean().unwrap(), y.mean().unwrap()]);Polygon {x: x.to_owned(),y: y.to_owned(),center,}}
// the `Py<..>` in the return type is a way of saying "an Object owned by Python".#[getter] fn x(&self, py: Python<'_>) -> PyResult<Py<PyArray1<f64>>> {Ok(self.x.to_pyarray(py).to_owned()) // Create a Python-owned, numpy version of `x`.}// Same for `y` and `center`.}

我们需要将这个新的 struct 作为类添加到模块中:

#[pymodule]fn poly_match_rs(_py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> {m.add_class::<Polygon>()?; // new.m.add_function(wrap_pyfunction!(find_close_polygons, m)?)?;Ok(())}

然后更新 Python 代码:

class Polygon(poly_match_rs.Polygon):_area: float = Nonedef area(self) -> float:...

下面,编译代码——虽然可以运行,但速度非常慢!

为了提高性能,我们需要从 Python 的 Polygon 列表中提取基于 Rust 的 Polygon。

PyO3 可以非常灵活地处理这类操作,所以我们可以通过几种方法来完成。我们有一个限制是我们还需要返回 Python 的 Polygon,而且我们不想克隆任何实际数据。

我们可以针对每个 PyObject 调用 .extract::<Polygon>(py)?,但也可以要求 PyO3 直接给我们 Py<Polygon>。

这是对 Python 拥有的对象的引用,我们希望它包含原生 pyclass 结构的实例(或子类,在我们的例子中)。

#[pyfunction]fn find_close_polygons(py: Python<'_>,polygons: Vec<Py<Polygon>>,             // References to Python-owned objects.point: PyReadonlyArray1<f64>,max_dist: f64,) -> PyResult<Vec<Py<Polygon>>> { // Return the same `Py` references, unmodified.let mut close_polygons = vec![];let point = point.as_array();for poly in polygons {let center = poly.borrow(py).center // Need to use the GIL (`py`) to borrow the underlying `Polygon`..to_owned();if (center - point).norm() < max_dist {close_polygons.push(poly)}}Ok(close_polygons)}

下面,我们来看看使用这些代码的效果如何:

$ python measure.pyTook an avg of 6.29ms per iteration

我们快要成功了,只需再提升一倍的速度即可。


第三版:避免内存分配


我们再来看一看分析器的结果。

1.首先,我们看到 select_best_polygon,现在它调用的是一些 Rust 代码(在获取 x 和 y 向量时)。

▶ 我们可以解决这个问题,但这是一个非常小的提升(大约为 10%)。

2.我们看到 extract_argument 花费了大约 20% 的时间(在 lib_v2.rs:48 下),这个开销相对比较大。

▶ 但大部分时间都花在了 PyIterator::next 和 PyTypeInfo::is_type_of 中,这可不容易修复。

3.我们看到大量时间花在了内存分配上。

▶ lib_v2.rs:58 是我们的 if 语句,我们还看到了drop_in_place和to_owned。

▶ 实际的代码大约占总时间的 35%,远超我们的预期。所有数据都已存在,所以这一段本应非常快。

下面,我们来解决最后一点。

有问题的代码如下:

let center = poly.borrow(py).center.to_owned();if (center - point).norm() < max_dist { ... }

我们希望避免 to_owned。但是,我们需要一个已拥有的 norm 对象,所以我们必须手动实现。

具体的写法如下:

use ndarray_linalg::Scalar;let center = &poly.as_ref(py).borrow().center;if ((center[0] - point[0]).square() + (center[1] - point[1]).square()).sqrt() < max_dist {close_polygons.push(poly)}

然而,借用检查器报错了:

error[E0505]: cannot move out of `poly` because it is borrowed--> src/lib.rs:58:33|55 | let center = &poly.as_ref(py).borrow().center;|                       ------------------------|                       ||                       borrow of `poly` occurs here|                       a temporary with access to the borrow is created here ......58 | close_polygons.push(poly);|                                 ^^^^ move out of `poly` occurs here59 | }60 | }|     - ... and the borrow might be used here, when that temporary is dropped and runs the `Drop` code for type `PyRef`

借用检查器是正确的,我们使用内存的方式不正确。

更简单的修复方法是直接克隆,然后 close_polygons.push(poly.clone()) 就可以通过编译了。

这实际上是一个开销很低的克隆,因为我们只增加了 Python 对象的引用计数。

然而,在这个例子中,我们也可以通过一个 Rust 的常用技巧:

let norm = {let center = &poly.as_ref(py).borrow().center;((center[0] - point[0]).square() + (center[1] - point[1]).square()).sqrt()};if norm < max_dist {close_polygons.push(poly)}

由于 poly 只在内部范围内被借用,如果我们接近 close_polygons.pus,编译器就可以知道我们不再持有引用,因此就可以通过编译。

最后的结果:

$ python measure.pyTook an avg of 2.90ms per iteration

相较于原来的代码,整体性能得到了 100 倍的提升。


总结


我们原来的 Python 代码如下:

@dataclassclass Polygon:x: np.arrayy: np.array_area: float = None@cached_propertydef center(self) -> np.array:centroid = np.array([self.x, self.y]).mean(axis=1)return centroiddef area(self) -> float:...def find_close_polygons(polygon_subset: List[Polygon], point: np.array, max_dist: float) -> List[Polygon]:close_polygons = []for poly in polygon_subset:if np.linalg.norm(poly.center - point) < max_dist:close_polygons.append(poly)return close_polygons# Rest of file (main, select_best_polygon).

我们使用 py-spy 对其进行了分析,即便用最简单的、逐行转换的 find_close_polygons,也可以获得 10 倍的性能提升。

我们反复进行分析-修改代码-测量结果,并最终获得了 100 倍的性能提升,同时 API 仍然保持与原来的库相同

最终得到的 Python 代码如下:

import poly_match_rsfrom poly_match_rs import find_close_polygonsclass Polygon(poly_match_rs.Polygon):_area: float = Nonedef area(self) -> float:...# Rest of file unchanged (main, select_best_polygon).

调用的 Rust 代码如下:

use pyo3::prelude::*;use ndarray::Array1;use ndarray_linalg::Scalar;use numpy::{PyArray1, PyReadonlyArray1, ToPyArray};#[pyclass(subclass)]struct Polygon {x: Array1<f64>,y: Array1<f64>,center: Array1<f64>,}#[pymethods]impl Polygon {#[new]fn new(x: PyReadonlyArray1<f64>, y: PyReadonlyArray1<f64>) -> Polygon {let x = x.as_array();let y = y.as_array();let center = Array1::from_vec(vec![x.mean().unwrap(), y.mean().unwrap()]);Polygon {x: x.to_owned(),y: y.to_owned(),center,}}#[getter]fn x(&self, py: Python<'_>) -> PyResult<Py<PyArray1<f64>>> {Ok(self.x.to_pyarray(py).to_owned())}// Same for `y` and `center`.}#[pyfunction]fn find_close_polygons(py: Python<'_>,polygons: Vec<Py<Polygon>>,point: PyReadonlyArray1<f64>,max_dist: f64,) -> PyResult<Vec<Py<Polygon>>> {let mut close_polygons = vec![];let point = point.as_array();for poly in polygons {let norm = {let center = &poly.as_ref(py).borrow().center;((center[0] - point[0]).square() + (center[1] - point[1]).square()).sqrt()};if norm < max_dist {close_polygons.push(poly)}}Ok(close_polygons)}#[pymodule]fn poly_match_rs(_py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> {m.add_class::<Polygon>()?;m.add_function(wrap_pyfunction!(find_close_polygons, m)?)?;Ok(())}

要点总结


▶ Rust(在 PyO3 的帮助下)能够以非常小的代价换取 Python 代码性能的大幅提升。

▶ 对于研究人员来说,Python API 非常优秀,同时使用 Rust 快速构建基本功能是一个非常强大的组合。

▶ 分析非常有趣,可以帮助你了解代码中的一切。

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