一、问题背景
随着深度学习的广泛应用，在搜索引擎/推荐系统/机器视觉等业务系统中，越来越多的深度学习模型部署到线上服务。
机器学习模型在离线训练时，一般要将输入的数据做特征工程预处理，再输入模型在 TensorFlow PyTorch 等框架上做训练。
1.常见的特征工程逻辑
常见的特征工程逻辑有：
- 分箱/分桶 离散化
- log/exp 对数/幂等 math numpy 常见数学运算
- 特征缩放/归一化/截断
- 交叉特征生成
- 分词匹配程度计算
- 字符串分隔匹配判断 tong
- 缺省值填充等
- 数据平滑
- onehot 编码，hash 编码等
这些特征工程代码，当然一般使用深度学习最主要的语言 python 实现。
二、业务痛点
离线训练完成，模型上线部署后，同样要用 C++ 重新实现 这些 python 的特征工程逻辑代码。
我们发现，“用 C++ 重新实现” 这个步骤，给实际业务带来了大量的问题：
- 繁琐，费时费力，极容易出现 python 和 C++ 代码不一致
- 不一致会直接影响模型在线上的效果，导致大盘业务指标不如预期，产生各种 bad case
- 不一致难以发现，无法测试，无法监控，经常要靠用户投诉反馈，甚至大盘数据异常才能发现
1. 业界方案
针对这些问题，我调研了这些业界方案：
《推荐系统中模型训练及使用流程的标准化》
https://www.infoq.cn/article/2E6LCqb1GeqFRAjkkjX3
《自主研发、不断总结经验，美团搜索推荐机器学习平台》
https://cloud.tencent.com/developer/article/1357309
《京东电商推荐系统实践》
https://www.infoq.cn/article/1OkKmb_gEYNR3YqC9RcW
“模型线上线下一致性问题对于模型效果非常重要，我们使用特征日志来实时记录特征，保证特征的一致性。这样离线处理的时候会把实时的用户反馈，和特征日志做一个结合生成训练样本，然后更新到模型训练平台上，平台更新之后在推送到线上，这样整个排序形成了一个闭环。”
总结起来，有几种思路：
- 在线特征存储起来给离线用
- 在线 C++ 代码编译成 so 导出给离线用
- 根据一份配置生成离线和在线代码
- 提取公共代码，加强代码复用，等软件工程手段，减少不一致
2. 自动翻译方案
(1). 已有方案的缺点
但这些思路都有各种缺点：
- 所有在线请求的所有特征，这个存储量数据量很大
- 算法改代码需要等待后台开发，降低了算法同学的工作效率
- 特征处理代码的复杂度转移到配置文件中，不一定能充分表达，而且配置格式增加学习成本
- 就这边真实离线特征处理代码来看，大部分代码都无法抽取出公共代码做复用。
(2). 翻译器
回到问题出发点考虑，显而易见，这个问题归根结底就是需要一个 “ python 到 c++ 的翻译器 ” 。
那其实 “翻译器 Transpiler ” ，和编译器解释器类似，也是个古老的热门话题了，比如 WebAssembly, CoffeeScript ，Babel ,
Google Closure Compiler，f2c
于是一番搜索，发现 python 到 C++ 的翻译器也不少，其中 Pythran 是新兴比较热门的开源项目。
于是一番尝试后，借助 pythran，我们实现了：
- 一条命令 全自动把 Python 翻译成等价 C++
- 严格等价保证改写，彻底消除不一致
- 完全去掉重新实现 这块工作量，后台开发成本降到 0 ，彻底解放生产力
- 算法同学继续使用纯 python，开发效率无影响，无学习成本
- 并能推广到其他需要 python 改写成后台 C++ 代码 的业务场景，解放生产力
三、pythran 的使用流程
(1) 安装
一条命令安装：
pip3 install pythran
(2). 写 Python 代码
下面这个 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 转成 C++
一条命令完成翻译
pythran -e demo.py -o demo.hpp
(4). 写 C++ 代码调用
pythran/pythonic/ 目录下是 python 标准库的 C++ 等价实现，翻译出来的 C++ 代码需要 include 这些头文件
写个 C++ 代码调用
#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) 编译运行
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 的功能与特性
(1) 介绍
按官方定义，Pythran 是一个 AOT (Ahead-Of-Time - 预先编译) 编译器。给科学计算的 python 加注解后，pythran 可以把 python 代码变成接口相同的原生 python 模块，大幅度提升性能。
并且 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 挺详细：
https://pythran.readthedocs.io/en/latest/MANUAL.html
(2). 功能
pythran 并不支持完整的 python， 只支持 python 语言特性的一个子集:
- polymorphic functions 多态函数(翻译成 C++ 的泛型模板函数)
- lambda
- list comprehension 列表推导式
- map, reduce 等函数
- dictionary, set, list 等数据结构
- exceptions 异常
- file handling 文件处理
- 部分 numpy
不支持的功能：
- classes 类
- polymorphic variables 可变类型变量
(3). 支持的数据类型和函数
pythran export 可以导出函数和全局变量。
支持导出的数据类型，BNF 定义是：
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
可以看到基础类型相当全面，支持各种 整数，浮点数，字符串，复数
复合类型支持 tuple, list, set, dict, numpy.ndarray 等，
对应 C++ 代码的类型实现在 pythran/pythonic/include/types/ 下面，可以看到比如 dict 实际就是封装了一下 std::unordered_map
https://pythran.readthedocs.io/en/latest/SUPPORT.html
可以看到支持的 python 基础库，其中常用于机器学习的 numpy 支持算比较完善。
五、pythran 的基本原理
和常见的编译器/解释器类似， pythran 的架构是分成 3 层：
- python 代码解析成抽象语法树 AST 。用 python 标准库自带的的 ast 模块实现
- 代码优化。
在 AST 上做优化，有多种 transformation pass，比如 deadcode_elimination 死代码消除，loop_full_unrolling 循环展开 等。还有 Function/Module/Node 级别的 Analysis，用来遍历 AST 供 transformation 利用。 - 后端，实现代码生成。目前有 2 个后端，Cxx / Python， Cxx 后端可以把 AST 转成 C++ 代码（ Python 后端用来调试）。
目前看起来 ，pythran 还欠缺的：
- 字符串处理能力欠缺，缺少 str.encode()/str.decode() 对 utf8 的支持
- 缺少正则表达式 regex 支持
看文档要自己加也不麻烦，看业务需要可以加。
文章来源： 腾讯技术工程
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