Pythonの利点
- 対話的にデータの加工、解析、可視化 on Jupyter
- グルー言語的用法
- 公式・非公式によってPythonインターフェースはだいたい用意されている
- pip/wheel、あるいはanacondaによる環境構築の容易さ
Pythonの問題点
- Python自体の動作が低速
高速化の取り組み
- Cython
- コンパイルできるPythonに近いDSLを定義してコンパイルして実行する
- Numba
- PythonのコードをLLVMにコンパイルして実行する
- Theano
- Python上で埋め込みDSLによって計算を構築して、それを高速なバックエンドで実行する
- FFI
- 既に存在する高速に動作するライブラリ(C/Fortran)を呼び出す
Pythonの拡張とNumPyの拡張
- Python C-API (CPython拡張)
- http://docs.python.jp/3/c-api/
- CでPythonで使える構造体や関数を定義する
- NumPy C-API
- https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/c-api.html
- そもそもNumPy自体がPython C-APIを利用して実装してある
- NumPyが追加した構造体へのアクセスするためのAPI
2種類のC-APIの両方を使用する必要がある
どの言語でNumPyを拡張する?
- C/C++
- SWIG (NumPy C-APIはそのまま使う)
- C++
- Boost.Python (含Boost.NumPy)
- Fortran
- f2py
- Rust
- rust-cpython / rust-numpy
何故Rust?
- Rustは現代的なシステム言語で数値計算に向いている(と思う)
- Borrow Checkerによるデータ競合(data race)の排除
- C++的なメモリモデル・move semantics (no GC)
- 型クラス的なGenerics
- 強力な型推論
- Native Thread
- LLVMによる最適化
- Rustで書きたいから
rust-cpython
- Python C-APIのRustラッパー
- 参照カウントの管理
- GILの抽象化
- Pythonインタプリタの起動
- Pythonへの関数の公開
RustからPythonの呼び出し
extern crate cpython;
use cpython::{Python, PyDict, PyResult};
fn main() {
let gil = Python::acquire_gil();
hello(gil.python()).unwrap();
}
fn hello(py: Python) -> PyResult<()> {
let sys = py.import("sys")?;
let version: String = sys.get(py, "version")?.extract(py)?;
let locals = PyDict::new(py);
locals.set_item(py, "os", py.import("os")?)?;
let user: String = py.eval("os.getenv('USER') or os.getenv('USERNAME')", None, Some(&locals))?.extract(py)?;
println!("Hello {}, I'm Python {}", user, version);
Ok(())
}
PythonからRustの関数の呼び出し
#[macro_use] extern crate cpython;
use cpython::{PyResult, Python};
// add bindings to the generated python module
// N.B: names: "librust2py" must be the name of the `.so` or `.pyd` file
py_module_initializer!(librust2py, initlibrust2py, PyInit_librust2py, |py, m| {
try!(m.add(py, "__doc__", "This module is implemented in Rust."));
try!(m.add(py, "sum_as_string", py_fn!(py, sum_as_string_py(a: i64, b:i64))));
Ok(())
});
// logic implemented as a normal rust function
fn sum_as_string(a:i64, b:i64) -> String {
format!("{}", a + b).to_string()
}
// rust-cpython aware function. All of our python interface could be
// declared in a separate module.
// Note that the py_fn!() macro automatically converts the arguments from
// Python objects to Rust values; and the Rust return value back into a Python object.
fn sum_as_string_py(_: Python, a:i64, b:i64) -> PyResult<String> {
let out = sum_as_string(a, b);
Ok(out)
}
rust-numpy
- GWに作った(/・ω・)/
- rust-cpythonをベースにNumPy C-APIをRust側に公開
-
numpy.ndarray
に対応するPyArray
を導入する - rust-ndarrayの
Array
に変換する
rust-ndarray
- Rustにおける線形代数ライブラリ
- NumPyと同様のstride方式のndarray
extern crate ndarray;
use ndarray::*;
// immutable example
fn axpy(a: f64, x: ArrayViewD<f64>, y: ArrayViewD<f64>) -> ArrayD<f64> {
a * &x + &y
}
// mutable example (no return)
fn mult(a: f64, mut x: ArrayViewMutD<f64>) {
x *= a;
}
rust-numpy
#[macro_use]
extern crate cpython;
extern crate numpy;
use numpy::*;
use cpython::{PyResult, Python, PyObject};
// wrapper of `axpy`
fn axpy_py(py: Python, a: f64, x: PyArray, y: PyArray) -> PyResult<PyArray> {
let np = PyArrayModule::import(py)?;
let x = x.as_array().into_pyresult(py, "x must be f64 array")?;
let y = y.as_array().into_pyresult(py, "y must be f64 array")?;
Ok(axpy(a, x, y).into_pyarray(py, &np))
}
// wrapper of `mult`
fn mult_py(py: Python, a: f64, x: PyArray) -> PyResult<PyObject> {
let x = x.as_array_mut().into_pyresult(py, "x must be f64 array")?;
mult(a, x);
Ok(py.None()) // Python function must returns
}
/* Define module "_rust_ext" */
py_module_initializer!(_rust_ext, init_rust_ext, PyInit__rust_ext, |py, m| {
m.add(py, "__doc__", "Rust extension for NumPy")?;
m.add(py, "axpy", py_fn!(py, axpy_py(a: f64, x: PyArray, y: PyArray)))?;
m.add(py, "mult", py_fn!(py, mult_py(a: f64, x: PyArray)))?;
Ok(())
});
setuptools-rust
- rust-cpythonによる拡張をsetuptoolsで扱うためのライブラリ
setup.py
extensions/Cargo.toml
src/lib.rs
rust_ext/__init__.py
setup.py
from setuptools import setup
from setuptools_rust import RustExtension
setup(name='rust_ext',
version='1.0',
rust_extensions=[
RustExtension('rust_ext._rust_ext', 'extensions/Cargo.toml')],
packages=['rust_ext'],
zip_safe=False)
rust_ext/__init__.py
from ._rust_ext import *
rust-numpyの呼び出し
python setup.py install
import rust_ext
import numpy as np
x = np.array([1.0, 2.0])
y = np.array([2.0, 3.0])
rust_ext.axpy(3, x, y)
(*'▽')動いた!
最後に:Rustが辛いときは
- rust-jp.slack.com
- ja.stackoverflow.com/questions/tagged/rust
- 神戸Rustの会