还能这样？把 Python 自动翻译成 C++

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：

  1. 分箱/分桶 离散化
  2. log/exp 对数/幂等 math numpy 常见数学运算
  3. 特征缩放/归一化/截断
  4. 交叉特征生成
  5. 分词匹配程度计算
  6. 字符串分隔匹配判断 tong
  7. 缺省值填充等
  8. 数据平滑
  9. 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：

  1. 繁琐，费时费力，极容易出现 python 和 C++ 代码不一致
  2. 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
  3. 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：

  1. 在线特征存储起来给离线用
  2. 在线 C++ 代码编译成 so 导出给离线用
  3. 根据一份配置生成离线和在线代码
  4. 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：

  1. 所有在线请求的所有特征，这个存储量数据量很大
  2. 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
  3. 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
  4. 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：

  1. 一条命令 全自动把 Python 翻译成等价 C++
  2. 严格等价保证改写，彻底消除不一致
  3. 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
  4. 算法同学继续使用纯 python，开发效率无影响，无学习成本
  5. 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：

  1. 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
  2. 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。
  3. 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：

  1. 字符串处理能力欠缺，缺少 str.encode()/str.decode() 对 utf8 的支持
  2. 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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  1. 判断指针本身的地址是否相等：可以通过直接使用 == 或 != 操作符来实现。
char* str1 = "hello";
char* str2 = "hello";
char* str3 = str1;
 
if (str1 == str2) {
    std::cout << "str1 and str2 point to the same address." << std::endl;
} else {
    std::cout << "str1 and str2 point to different addresses." << std::endl;
}
 
if (str1 == str3) {
    std::cout << "str1 and str3 point to the same address." << std::endl;
} else {
    std::cout << "str1 and str3 point to different addresses." << std::endl;
}

str1 和 str2 指向不同的地址（尽管它们的内容相同），而 str1 和 str3 指向相同的地址。

2. 判断指针指向的字符串内容是否相等：需要使用 strcmp() 函数，它是C标准库中的一部分，在C++中可用。

#include <cstring>
 
char* str1 = "hello";
char* str4 = "hello";
char* str5 = "world";
 
if (strcmp(str1, str4) == 0) {
    std::cout << "str1 and str4 have the same content." << std::endl;
} else {
    std::cout << "str1 and str4 have different content." << std::endl;
}
 
if (strcmp(str1, str5) == 0) {
    std::cout << "str1 and str5 have the same content." << std::endl;
} else {
    std::cout << "str1 and str5 have different content." << std::endl;
}

strcmp() 函数用于比较 str1、str4 和 str5 的内容。如果内容相同，strcmp() 返回0。注意，当你比较C风格字符串的内容时，应该使用 strcmp() 而不是直接使用 == 操作符，因为后者只会比较指针地址而不是字符串内容。

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1、any“不是”模板类，any是一种很特殊的容器。
2、any只能容纳一个元素，但这个元素可以是任意的类型，可以是基本数据类型（int、double、string、标准容器或者任何自定义类型）。
3、一种动态（类型检查只发生在运行时）语言特性的数据结构。
4、C++17引入，需要RIIT支持，VS默认是没有支持C++17的，需要自己修改设置，如果不能使用any，请修改标准。

二、any类摘要

class any
{
public:
	any(); //默认构造
	any(const any& _That); //拷贝构造
	template<class _ValueType>
		any(_ValueType&& _Value);
	~any();	//析构
	any& operator=(const any& _That); //拷贝复制
	void reset();//清空内容
	void swap(any& _That); //交换语义
	bool has_value() const; //是否持有值
	const type_info& type() const; //获取类型信息
	template<class _Decayed>
	_Decayed * _Cast(); //若*this包含_decay类型的值，返回一个指向它的指针
};

//辅助函数
void swap(any& _Left, any& _Right); //交换语义
template<class _ValueType,class... _Types>
inline any make_any(_Types&&... _Args);	//工厂函数
template<class _Ty>
_Ty any_cast(const any& _Any);	//访问元素，运行时类型检查，不一致则抛出bad_any_cast异常。并且含有多个重载版本。

C++typeid关键字详解:

三、any类用法

#include<iostream>
#include<any>
#include<vector>
#include<set>
using namespace std;
int main() {
	any Int = 69,//整型
	Double = 8.8,	//浮点型
	CStr = "hello",	//字符数组
	Str = string("world!");	//string类
	vector<any> anys = { Int, Double, CStr, Str }; //可直接放入序列容器中
	//set < any > any_set{ Int,Double,CStr,Str }; //Error:不能直接放入关联容器内,需要提供operator<，但 any 很难比较
	cout << *Int._Cast<int>() << endl; //T* _Cast<typenampe T>():返回any对象的"值"，但需要一个模板参数确定对象值的类型
	cout << *Double._Cast<double>() << endl;
	cout << *CStr._Cast<char const *>() << endl;
	cout << *Str._Cast<string>() << endl;
	
	std::any any = std::make_any<int>(10);
	if (typeid(int) == any.type())
		int i = std::any_cast<int>(any);
	//double d = std::any_cast<double >(any); //抛出bad_any_cast异常
	return 0;
}
//OutPut:
//69
//8.8
//hello
//world!

注意：
any的析构函数删除内部holder对象。如果类型是指针，any并不会对指针执行delete操作，所有any保存原始指针对造成内存泄漏。完美解决方法是用共享智能指针std::shared_ptr<T>包装存入any容器。

四、any实现原理：

通过使用模板构造函数擦除模板类的参数类型。

1、存储：
定义一个基类Base，再派生一个模板类Data，对二者再进行一次封装，构造一个Any类，使用Any类的模板构造函数来构造一个Data对象，这样就能存储任何数据类型。

2、取值：
只能存，但还无法把元素取出，所以Any必须有一个基类Base指针的成员变量，存储构造好的Data对象，使用模板函数_Cast()，利用其模板参数Type，进行一个再将Base类强制转换为Data< Type > 对象。

基本上是这个原理吧。

附超简版代码：

#include<iostream>
#include<any>
using namespace std;
class Any {
public:
	template<typename T>
	Any(T t) :base(new Data<T>(t)) {}//模板构造函数
	template<typename T>
	T _Cast() {
		return dynamic_cast<Data<T>*>(base.get())->value;	//强制转换
	}
private:
	class Base {
	public:
		virtual ~Base() {} //确定Base为多态类型
	};
	template <typename T>
	class Data :public Base {
	public:
		Data(T t) :value(t) {}
		T value;
	};
	unique_ptr<Base> base;	//基类指针
};
int main() {
	Any a(string("s123")), b = 1, c = 12.0;
	cout << a._Cast<string>() << endl;			/*调用get函数必须要填写模板参数，我感觉这样大大折扣了any的作用*/
	cout << b._Cast<int>() << endl;				/*我想能否在构造的时候就确认参数的类型，保证_Cast调用的时候不需要使用模板参数*/
	cout << c._Cast<double>();
	return 0;
}

参考

C++中VS2019下STL的std::any深入剖析
C++17 any类（万能容器）详解
Boost中的容器boost::any

文章来自：https://blog.csdn.net/qq_43148810/article/details/119389563

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首先需要解释的是，ChatGPT的基本目标是尝试产生一个“合理的延续”，无论它当前所拥有的文本是什么。这里的“合理”是指“在浏览了数十亿网页等人类书写的内容后，人们可能会写什么”。

那么假设我们有文本“AI的牛逼之处在于它能够...”，我们可以想象一下扫描数十亿页人类写作的文本（比如在网上和数字化的书籍中），找到所有这个文本的实例，然后看下一个单词出现的频率是多少。ChatGPT实际上是在类似地寻找在某种意义上“匹配”的内容，以生成一个排名列表，列出可能的后续单词和相应的“概率”。

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很幸运我们有一个强大的工具调查现场信息。这个工具就是GDB。

下面我们就来看看如何用GDB排查问题。

首先以一个越界访问数组的程序为例，如下：

#include 
#include 

void core() {
    std::vector<int> a;
    std::cout << a[0];
}
int main() {
    core();
    return 0;
}

执行上面的代码将会产生一个core文件。 （更多…）

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一、基本语法

if [ command ]; then
     符合该条件执行的语句
fi
if [ command ];then
     符合该条件执行的语句
elif [ command ];then
     符合该条件执行的语句
else
     符合该条件执行的语句
fi

语法说明

bash shell会按顺序执行if语句，如果command执行后且它的返回状态是0，则会执行符合该条件执行的语句，否则后面的命令不执行，跳到下一条命令。
当有多个嵌套时，只有第一个返回0退出状态的命令会导致符合该条件执行的语句部分被执行,如果所有的语句的执行状态都不为0，则执行else中语句。
返回状态：最后一个命令的退出状态，或者当没有条件是真的话为0。

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