一、問題背景
隨着深度學習的廣泛應用，在搜索引擎/推薦系統/機器視覺等業務系統中，越來越多的深度學習模型部署到線上服務。
機器學習模型在離線訓練時，一般要將輸入的數據做特徵工程預處理，再輸入模型在 TensorFlow PyTorch 等框架上做訓練。
1.常見的特徵工程邏輯
常見的特徵工程邏輯有：
- 分箱/分桶 離散化
- log/exp 對數/冪等 math numpy 常見數學運算
- 特徵縮放/歸一化/截斷
- 交叉特徵生成
- 分詞匹配程度計算
- 字符串分隔匹配判斷 tong
- 缺省值填充等
- 數據平滑
- onehot 編碼，hash 編碼等
這些特徵工程代碼，當然一般使用深度學習最主要的語言 python 實現。
二、業務痛點
離線訓練完成，模型上線部署後，同樣要 用 C++ 重新實現 這些 python 的特徵工程邏輯代碼。
我們發現， “用 C++ 重新實現” 這個步驟，給實際業務帶來了大量的問題：
- 繁瑣，費時費力，極容易出現 python 和 C++ 代碼 不一致
- 不一致會直接影響模型在線上的效果，導致大盤業務指標不如預期，產生各種 bad case
- 不一致難以發現，無法測試，無法監控，經常要靠用戶投訴反饋，甚至大盤數據異常才能發現
1. 業界方案
針對這些問題，我調研了這些業界方案：
《推薦系統中模型訓練及使用流程的標準化》
https://www.infoq.cn/article/2E6LCqb1GeqFRAjkkjX3
《自主研發、不斷總結經驗，美團搜索推薦機器學習平臺》
https://cloud.tencent.com/developer/article/1357309
《京東電商推薦系統實踐》
https://www.infoq.cn/article/1OkKmb_gEYNR3YqC9RcW
“模型線上線下一致性問題對於模型效果非常重要，我們使用特徵日誌來實時記錄特徵，保證特徵的一致性。這樣離線處理的時候會把實時的用戶反饋，和特徵日誌做一個結合生成訓練樣本，然後更新到模型訓練平臺上，平臺更新之後在推送到線上，這樣整個排序形成了一個閉環。”
總結起來，有幾種思路：
- 在線特徵存儲起來給離線用
- 在線 C++ 代碼編譯成 so 導出給離線用
- 根據一份配置生成離線和在線代碼
- 提取公共代碼，加強代碼複用，等軟件工程手段，減少不一致
2. 自動翻譯方案
(1) .已有方案的缺點
但這些思路都有各種缺點：
- 所有在線請求的所有特徵，這個存儲量數據量很大
- 算法改代碼需要等待後臺開發，降低了算法同學的工作效率
- 特徵處理代碼的複雜度轉移到配置文件中，不一定能充分表達，而且配置格式增加學習成本
- 就這邊真實離線特徵處理代碼來看，大部分代碼都無法抽取出公共代碼做複用。
(2). 翻譯器
回到問題出發點考慮，顯而易見，這個問題歸根結底就是需要一個 “ python 到 c++ 的翻譯器 ” 。
那其實 “翻譯器 Transpiler ” ，和編譯器解釋器類似，也是個古老的熱門話題了，比如 WebAssembly , CoffeeScript ， Babel ,
Google Closure Compiler ， f2c
於是一番搜索，發現 python 到 C++ 的翻譯器也不少，其中 Pythran 是新興比較熱門的開源項目。
於是一番嘗試後，藉助 pythran，我們實現了：
- 一條命令 全自動把 Python 翻譯成等價 C++
- 嚴格等價保證改寫，徹底消除不一致
- 完全去掉重新實現這塊工作量，後臺開發成本降到 0 ，徹底解放生產力
- 算法同學繼續使用純 python，開發效率無影響，** 無學習成本 **
- 並能推廣到其他需要 python 改寫成後臺 C++ 代碼 的業務場景，解放生產力
三、pythran 的使用流程
(1). 安裝
一條命令安裝：
pip3 install pythran
(2). 寫 Python 代碼
下面這個 python demo，是 pythran 官方 demo。
import math import numpy as np def zero(n, m): return [[0]*n for col in range(m)] #pythran export matrix_multiply(float list list, float list list) def matrix_multiply(m0, m1): new_matrix = zero(len(m0),len(m1[0])) for i in range(len(m0)): for j in range(len(m1[0])): for k in range(len(m1)): new_matrix[i][j] += m0[i][k]*m1[k][j] return new_matrix #pythran export arc_distance(float[], float[], float[], float[]) def arc_distance(theta_1, phi_1, theta_2, phi_2): """ Calculates the pairwise arc distance between all points in vector a and b. """ temp = (np.sin((theta_2-theta_1)/2)**2 + np.cos(theta_1)*np.cos(theta_2) * np.sin((phi_2-phi_1)/2)**2) distance_matrix = 2 * np.arctan2(np.sqrt(temp), np.sqrt(1-temp)) return distance_matrix #pythran export dprod(int list, int list) def dprod(l0,l1): """WoW, generator expression, zip and sum.""" return sum(x * y for x, y in zip(l0, l1)) #pythran export get_age(int ) def get_age(age): if age <= 20: age_x = '0_20' elif age <= 25: age_x = '21_25' elif age <= 30: age_x = '26_30' elif age <= 35: age_x = '31_35' elif age <= 40: age_x = '36_40' elif age <= 45: age_x = '41_45' elif age <= 50: age_x = '46_50' else: age_x = '50+' return age_x
(3). Python 轉成 C++
一條命令完成翻譯：
pythran -e demo.py -o demo.hpp
(4). 寫 C++ 代碼調用
pythran/pythonic/ 目錄下是 python 標準庫的 C++ 等價實現，翻譯出來的 C++ 代碼需要 include 這些頭文件。
寫個 C++ 代碼調用：
#include "demo.hpp" #include "pythonic/numpy/random/rand.hpp" #include <iostream> using std::cout; using std::endl; int main() { pythonic::types::list<pythonic::types::list<double>> m0 = {{2.0, 3.0}, {4.0, 5.0}}, m1 = {{1.0, 2.0}, {3.0, 4.0}}; cout << m0 << "*" << m1 << "\n=\n" << __pythran_demo::matrix_multiply()(m0, m1) << endl << endl; auto theta_1 = pythonic::numpy::random::rand(3), phi_1 = pythonic::numpy::random::rand(3), theta_2 = pythonic::numpy::random::rand(3), phi_2 = pythonic::numpy::random::rand(3); cout << "arc_distance " << theta_1 << "," << phi_1 << "," << theta_2 << "," << phi_2 << "\n=\n" << __pythran_demo::arc_distance()(theta_1, phi_1, theta_2, phi_2) << endl << endl; pythonic::types::list<int> l0 = {2, 3}, l1 = {4, 5}; cout << "dprod " << l0 << "," << l1 << "\n=\n" << __pythran_demo::dprod()(l0, l1) << endl << endl; cout << "get_age 30 = " << __pythran_demo::get_age()(30) << endl << endl; return 0; } (5). 編譯運行
g++ -g -std=c++11 main.cpp -fopenmp -march=native -DUSE_XSIMD -I /usr/local/lib/python3.6/site-packages/pythran/ -o pythran_demo ./pythran_demo
四、pythran 的功能與特性
(1). 介紹
按官方定義，Pythran 是一個 AOT (Ahead-Of-Time - 預先編譯) 編譯器。給科學計算的 python 加註解後，pythran 可以把 python 代碼變成接口相同的原生 python 模塊，大幅度提升性能。
並且 pythran 也可以利用 OpenMP 多核和 SIMD 指令集。
支持 python 3 和 Python 2.7 。
pythran 的 manual 挺詳細：
https://pythran.readthedocs.io/en/latest/MANUAL.html
(2). 功能
pythran 並不支持完整的 python， 只支持 python 語言特性的一個子集：
- polymorphic functions 多態函數(翻譯成 C++ 的泛型模板函數)
- lambda
- list comprehension 列表推導式
- map, reduce 等函數
- dictionary, set, list 等數據結構
- exceptions 異常
- file handling 文件處理
- 部分 numpy
不支持的功能：
- classes 類
- polymorphic variables 可變類型變量
(3). 支持的數據類型和函數
pythran export 可以導出函數和全局變量。
支持導出的數據類型，BNF 定義是：
argument_type = basic_type | (argument_type+) # this is a tuple | argument_type list # this is a list | argument_type set # this is a set | argument_type []+ # this is a ndarray, C-style | argument_type [::]+ # this is a strided ndarray | argument_type [:,...,:]+ # this is a ndarray, Cython style | argument_type [:,...,3]+ # this is a ndarray, some dimension fixed | argument_type:argument_type dict # this is a dictionary basic_type = bool | byte | int | float | str | None | slice | uint8 | uint16 | uint32 | uint64 | uintp | int8 | int16 | int32 | int64 | intp | float32 | float64 | float128 | complex64 | complex128 | complex256
可以看到基礎類型相當全面，支持各種 整數，浮點數，字符串，複數
複合類型支持 tuple, list, set, dict, numpy.ndarray 等，對應 C++ 代碼的類型實現在 pythran/pythonic/include/types/ 下面，可以看到比如 dict 實際就是封裝了一下 std::unordered_map
https://pythran.readthedocs.io/en/latest/SUPPORT.html
可以看到支持的 python 基礎庫，其中常用於機器學習的 numpy 支持算比較完善。
五、pythran 的基本原理
和常見的編譯器/解釋器類似， pythran 的架構是分成 3 層：
- python 代碼解析成抽象語法樹 AST 。用 python 標準庫自帶的的 ast 模塊實現
- 代碼優化。 在 AST 上做優化，有多種 transformation pass，比如 deadcode_elimination 死代碼消除，loop_full_unrolling 循環展開 等。還有 Function/Module/Node 級別的 Analysis，用來遍歷 AST 供 transformation 利用。
- 後端，實現代碼生成。目前有 2 個後端，Cxx / Python， Cxx 後端可以把 AST 轉成 C++ 代碼（ Python 後端用來調試）。
目前看起來 ，pythran 還欠缺的：
- 字符串處理能力欠缺，缺少 str.encode()/str.decode() 對 utf8 的支持
- 缺少正則表達式 regex 支持
看文檔要自己加也不麻煩，看業務需要可以加。