Cython 是一個工具包，可以使你在 Python 中編譯 C語言，這就是為什么 numpy 和 pandas 很快的原因，Cython 就是 Python 的超集。在本文中，作者將為我們介紹他的 GitHub 項(xiàng)目NeuralCoref v3.0，詳解如何利用 spaCy 和 Cython 以約 100 倍于 Python 的速度實(shí)現(xiàn) NLP 項(xiàng)目。

相關(guān) Jupyter Notebook 地址：https://github.com/huggingface/100-times-faster-nlp

去年我們發(fā)布 Python 包 coreference resolution package 后，我們收到了來自社區(qū)的精彩反饋，并且人們開始在很多應(yīng)用中使用它，其中一些與我們原來的對話用例迥異。

我們發(fā)現(xiàn)，盡管對話信息的處理速度非常好，但對于長的新聞文章來說，處理速度可能會非常慢。

我決定詳細(xì)研究這一問題，最終成果即 NeuralCoref v3.0，它在相同準(zhǔn)確率的情況下比老版本快 100 倍左右（每秒幾千字），同時兼顧 Python 庫的易用性和兼容性。

NeuralCoref v3.0 ：https://github.com/huggingface/neuralcoref/

我想在這篇文章中分享一些關(guān)于這個項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)，特別是：

如何用 Python 設(shè)計(jì)一個高速模塊；

如何利用 spaCy 的內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來有效地設(shè)計(jì)超高速 NLP 函數(shù)。

所以我在這里有點(diǎn)作弊，因?yàn)槲覀儠務(wù)?Python，但也談?wù)撘恍?Cython 的神奇作用。但是，你知道嗎？Cython 是 Python 的超集，所以不要讓它嚇跑你！

你現(xiàn)在的 Python 程序已經(jīng)是 Cython 程序。

有幾種情況下你可能需要加速，例如：

你正在使用 Python 開發(fā)一個 NLP 的生產(chǎn)模塊；

你正在使用 Python 計(jì)算分析大型 NLP 數(shù)據(jù)集；

你正在為深度學(xué)習(xí)框架，如 PyTorch / TensorFlow，預(yù)處理大型訓(xùn)練集，或者你的深度學(xué)習(xí)批處理加載器中的處理邏輯過于繁重，這會降低訓(xùn)練速度。

再強(qiáng)調(diào)一遍：我同步發(fā)布了一個 Jupyter Notebook，其中包含我在本文中討論的例子。試試看！

Jupyter Notebook：https://github.com/huggingface/100-times-faster-nlp

加速第一步：剖析

首先要知道的是，你的大多數(shù)代碼在純 Python 環(huán)境中可能運(yùn)行的不錯，但是如果你多用點(diǎn)心，其中一些瓶頸函數(shù)可能讓你的代碼快上幾個數(shù)量級。

因此，你首先應(yīng)該分析你的 Python 代碼并找出瓶頸部分的位置。使用如下的 cProfile 是一種選擇：

importcProfileimportpstatsimportmyslowmodulecProfile.run('myslowmodule.run()','restats')p=pstats.Stats('restats')p.sortstats('cumulative').printstats(30)

如果你使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，你可能會發(fā)現(xiàn)瓶頸部分是幾個循環(huán)，并且涉及 Numpy 數(shù)組操作。

那么，我們?nèi)绾渭铀龠@些循環(huán)代碼？

在 Python 中使用一些 Cython 加速循環(huán)

讓我們用一個簡單的例子來分析這個問題。假設(shè)我們有一大堆矩形，并將它們存儲進(jìn)一個 Python 對象列表，例如 Rectangle 類的實(shí)例。我們的模塊的主要工作是迭代這個列表，以便計(jì)算有多少矩形的面積大于特定的閾值。

我們的 Python 模塊非常簡單，如下所示：

fromrandomimportrandomclassRectangle:def__init__(self,w,h):self.w=wself.h=hdefarea(self):returnself.w*self.hdefcheck_rectangles(rectangles,threshold):n_out=0forrectangleinrectangles:ifrectangle.area()>threshold:n_out+=1returnn_outdefmain():n_rectangles=10000000rectangles=list(Rectangle(random(),random())foriinrange(n_rectangles))n_out=check_rectangles(rectangles,threshold=0.25)print(n_out)

check_rectangles 函數(shù)是瓶頸部分！它對大量的 Python 對象進(jìn)行循環(huán)，這可能會很慢，因?yàn)?Python 解釋器在每次迭代時都會做大量工作（尋找類中的求面積方法、打包和解包參數(shù)、調(diào)用 Python API ...）。

Cython 將幫助我們加速循環(huán)。

Cython 語言是 Python 的超集，它包含兩種對象：

Python 對象是我們在常規(guī) Python 中操作的對象，如數(shù)字、字符串、列表、類實(shí)例...

Cython C 對象是 C 或 C ++ 對象，比如 double、int、float、struct、vectors。這些可以由 Cython 在超快速的底層代碼中編譯。

快速循環(huán)只是 Cython 程序（只能訪問 Cython C 對象）中的一個循環(huán)。

設(shè)計(jì)這樣一個循環(huán)的直接方法是定義 C 結(jié)構(gòu)，它將包含我們在計(jì)算過程中需要的所有要素：在我們的例子中，就是矩形的長度和寬度。

然后，我們可以將矩形列表存儲在這種結(jié)構(gòu)的 C 數(shù)組中，并將這個數(shù)組傳遞給我們的 check_rectangle 函數(shù)。此函數(shù)現(xiàn)在接受一個 C 數(shù)組作為輸入，因此通過 cdef 關(guān)鍵字而不是 def 將其定義為 Cython 函數(shù)（請注意，cdef 也用于定義 Cython C 對象）。

下面是我們的 Python 模塊的快速 Cython 版：

fromcymem.cymemcimportPoolfromrandomimportrandomcdefstructRectangle:floatwfloathcdefintcheck_rectangles(Rectangle*rectangles,intn_rectangles,floatthreshold):cdefintn_out=0#Carrayscontainnosizeinformation=>weneedtogiveitexplicitlyforrectangleinrectangles[:n_rectangles]:ifrectangles[i].w*rectangles[i].h>threshold:n_out+=1returnn_outdefmain():cdef:intn_rectangles=10000000floatthreshold=0.25Poolmem=Pool()Rectangle*rectangles=mem.alloc(n_rectangles,sizeof(Rectangle))foriinrange(n_rectangles):rectangles[i].w=random()rectangles[i].h=random()n_out=check_rectangles(rectangles,n_rectangles,threshold)print(n_out)

我們在這里使用了原生 C 指針數(shù)組，但你也可以選擇其他選項(xiàng)，特別是 C ++ 結(jié)構(gòu)，如向量、對、隊(duì)列等。在這個片段中，我還使用了 cymem 的便利的 Pool（）內(nèi)存管理對象，以避免必須手動釋放分配的 C 數(shù)組。當(dāng) Pool 由 Python 當(dāng)做垃圾回收時，它會自動釋放我們使用它分配的內(nèi)存。

spaCy API 的 Cython Conventions 是 Cython 在 NLP 中的實(shí)際運(yùn)用的一個很好的參考。

spaCy：https://spacy.io

Cython Conventions：https://spacy.io/api/cython#conventions

讓我們試試這個代碼吧！

有很多方法可以測試、編譯和發(fā)布 Cython 代碼！Cython 甚至可以直接用在 Python 這樣的 Jupyter Notebook 中。

Jupyter Notebook：http://cython.readthedocs.io/en/latest/src/reference/compilation.html#compiling-notebook

首先使用 pip install cython 安裝 Cython

在 Jupyter 的第一次測試

使用 ％load_ext Cython 將 Cython 插件加載到 Jupyter notebook 中。

現(xiàn)在，你可以使用黑魔術(shù)命令 %% cython 編寫像 Python 代碼一樣的 Cython 代碼。

如果在執(zhí)行 Cython 單元時遇到編譯錯誤，請務(wù)必檢查 Jupyter 終端輸出以查看完整的信息。

大多數(shù)情況下，在 %% cython 編譯為 C ++（例如，如果你使用 spaCy Cython API）或者 import numpy（如果編譯器不支持 NumPy）之后，你會丟失 - + 標(biāo)記。

正如我在開始時提到的，查看這篇文章的同步 Jupyter Notebook，該 Notebook 包含本文討論的所有示例。

編寫、使用和發(fā)布 Cython 代碼

Cython 代碼寫在 .pyx 文件中。這些文件由 Cython 編譯器編譯為 C 或 C ++ 文件，然后通過系統(tǒng)的 C 編譯器編譯為字節(jié)碼文件。Python 解釋器可以使用字節(jié)碼文件。

你可以使用 pyximport 直接在 Python 中加載 .pyx 文件：

>>>importpyximport;pyximport.install()>>>importmy_cython_module

你還可以將你的 Cython 代碼構(gòu)建為 Python 包，并將其作為常規(guī) Python 包導(dǎo)入/發(fā)布，詳見下方地址。這可能需要一些時間才能開始工作，尤其在全平臺上。如果你需要一個有效示例，spaCy』s install script 是一個相當(dāng)全面的例子。

導(dǎo)入教程：http://cython.readthedocs.io/en/latest/src/tutorial/cython_tutorial.html#

Before we move to some NLP, let』s quickly talk about the def, cdef and cpdef keywords, because they are the main things you need to grab to start using Cython.

在我們轉(zhuǎn)向 NLP 之前，讓我們先快速討論一下 def、cdef 和 cpdef 關(guān)鍵字，因?yàn)樗鼈兪悄汩_始使用 Cython 需要掌握的主要內(nèi)容。

你可以在 Cython 程序中使用三種類型的函數(shù)：

Python 函數(shù)，用常用的關(guān)鍵字 def 定義。它們可作為輸入和輸出的 Python 對象。也可以在內(nèi)部同時使用 Python 和 C / C ++ 對象，并可以調(diào)用 Cython 和 Python 函數(shù)。

用 cdef 關(guān)鍵字定義的 Cython 函數(shù)。它們可以作為輸入，在內(nèi)部使用并輸出 Python 和 C / C ++對象。這些函數(shù)不能從 Python 空間訪問（即 Python 解釋器和其他可導(dǎo)入 Cython 模塊的純 Python 模塊），但可以由其他 Cython 模塊導(dǎo)入。

用 cpdef 關(guān)鍵字定義的 Cython 函數(shù)就像 cdef 定義的 Cython 函數(shù)一樣，但它們也提供了一個 Python 封裝器，因此可以從 Python 空間（以 Python 對象作為輸入和輸出）以及其他 Cython 模塊（以 C / C ++ 或 Python 對象作為輸入）中調(diào)用它們。

cdef 關(guān)鍵字有另一種用途，即在代碼中定義 Cython C / C ++ 對象。除非用這個關(guān)鍵字定義對象，否則它們將被視為 Python 對象（因此訪問速度很慢）。

使用 Cython 與 spaCy 來加速 NLP

這些東西又好又快，但是...... 我們現(xiàn)在還沒有融入 NLP！沒有字符串操作、沒有 unicode 編碼，也沒有我們在自然語言處理中幸運(yùn)擁有的微妙聯(lián)系。

官方的 Cython 文檔甚至建議不要使用 C 字符串：

一般來說：除非你知道自己在做什么，否則應(yīng)盡可能避免使用 C 字符串，而應(yīng)使用 Python 字符串對象。

那么我們?nèi)绾卧谑褂米址畷r在 Cython 中設(shè)計(jì)快速循環(huán)？

spaCy 會幫我們的。

spaCy 解決這個問題的方式非常聰明。

將所有字符串轉(zhuǎn)換為 64 位哈希碼

spaCy 中的所有 unicode 字符串（token 的文本、其小寫文本、引理形式、POS 鍵標(biāo)簽、解析樹依賴關(guān)系標(biāo)簽、命名實(shí)體標(biāo)簽...）都存儲在叫 StringStore 的單數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，它們在里面由 64 位散列索引，即 C uint64_t。

StringStore 對象實(shí)現(xiàn)了 Python unicode 字符串和 64 位哈希碼之間的查找表。

它可以通過 spaCy 任意處及任意對象訪問（請參閱上圖），例如 nlp.vocab.strings、doc.vocab.strings 或 span.doc.vocab.string。

當(dāng)某個模塊需要對某些 token 執(zhí)行快速處理時，僅使用 C 級別的 64 位哈希碼而不是字符串。調(diào)用 StringStore 查找表將返回與哈希碼相關(guān)聯(lián)的 Python unicode 字符串。

但是，spaCy 做的遠(yuǎn)不止這些，它使我們能夠訪問文檔和詞匯表的完全覆蓋的 C 結(jié)構(gòu)，我們可以在 Cython 循環(huán)中使用這些結(jié)構(gòu)，而不必自定義結(jié)構(gòu)。

spaCy 的內(nèi)部數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

與 spaCy Doc 對象關(guān)聯(lián)的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是 Doc 對象，該對象擁有已處理字符串的 token 序列（「單詞」）以及 C 對象中的所有稱為 doc.c 的標(biāo)注，它是一個 TokenC 結(jié)構(gòu)數(shù)組。

TokenC 結(jié)構(gòu)包含我們需要的關(guān)于每個 token 的所有信息。這些信息以 64 位哈希碼的形式存儲，可以重新關(guān)聯(lián)到 unicode 字符串，就像我們剛剛看到的那樣。

要深入了解這些 C 結(jié)構(gòu)中的內(nèi)容，只需查看剛創(chuàng)建的 SpaCy 的 Cython API doc。

我們來看看一個簡單的 NLP 處理示例。

使用 spaCy 和 Cython 進(jìn)行快速 NLP 處理

假設(shè)我們有一個需要分析的文本數(shù)據(jù)集

importurllib.requestimportspacywithurllib.request.urlopen('https://raw.githubusercontent.com/pytorch/examples/master/word_language_model/data/wikitext-2/valid.txt')asresponse:text=response.read()nlp=spacy.load('en')doc_list=list(nlp(text[:800000].decode('utf8'))foriinrange(10))

我在左邊寫了一個腳本，它生成用于 spaCy 解析的 10 份文檔的列表，每個文檔大約 170k 字。我們也可以生成每個文檔 10 個單詞的 170k 份文檔（比如對話數(shù)據(jù)集），但創(chuàng)建速度較慢，因此我們堅(jiān)持使用 10 份文檔。

我們想要在這個數(shù)據(jù)集上執(zhí)行一些 NLP 任務(wù)。例如，我們想要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)集中單詞「run」作為名詞的次數(shù)（即用 spaCy 標(biāo)記為「NN」詞性）。

一個簡單明了的 Python 循環(huán)就可以做到：

defslow_loop(doc_list,word,tag):n_out=0fordocindoc_list:fortokindoc:iftok.lower_==wordandtok.tag_==tag:n_out+=1returnn_outdefmain_nlp_slow(doc_list):n_out=slow_loop(doc_list,'run','NN')print(n_out)

但它也很慢！在我的筆記本電腦上，這段代碼需要大約 1.4 秒才能得到結(jié)果。如果我們有一百萬份文件，則需要一天以上才能給出結(jié)果。

我們可以使用多線程，但在 Python 中通常不是很好的解決方案，因?yàn)槟惚仨毺幚?GIL。另外，請注意，Cython 也可以使用多線程！而且這實(shí)際上可能是 Cython 最棒的部分，因?yàn)?GIL 被釋放，我們可以全速運(yùn)行。Cython 基本上直接調(diào)用 OpenMP。

現(xiàn)在我們嘗試使用 spaCy 和部分 Cython 加速我們的 Python 代碼。

首先，我們必須考慮數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。我們將需要一個 C 數(shù)組用于數(shù)據(jù)集，指針指向每個文檔的 TokenC 數(shù)組。我們還需要將我們使用的測試字符串（「run」和「NN」）轉(zhuǎn)換為 64 位哈希碼。

當(dāng)我們所需的數(shù)據(jù)都在 C 對象中時，我們可以在數(shù)據(jù)集上以 C 的速度進(jìn)行迭代。

下面是如何使用 spaCy 在 Cython 中編寫的示例：

%%cython-+importnumpy#Sometimewehaveafailtoimportnumpycompilationerrorifwedon'timportnumpyfromcymem.cymemcimportPoolfromspacy.tokens.doccimportDocfromspacy.typedefscimporthash_tfromspacy.structscimportTokenCcdefstructDocElement:TokenC*cintlengthcdefintfast_loop(DocElement*docs,intn_docs,hash_tword,hash_ttag):cdefintn_out=0fordocindocs[:n_docs]:forcindoc.c[:doc.length]:ifc.lex.lower==wordandc.tag==tag:n_out+=1returnn_outdefmain_nlp_fast(doc_list):cdefinti,n_out,n_docs=len(doc_list)cdefPoolmem=Pool()cdefDocElement*docs=mem.alloc(n_docs,sizeof(DocElement))cdefDocdocfori,docinenumerate(doc_list):#Populateourdatabasestructuredocs[i].c=doc.cdocs[i].length=(doc).lengthword_hash=doc.vocab.strings.add('run')tag_hash=doc.vocab.strings.add('NN')n_out=fast_loop(docs,n_docs,word_hash,tag_hash)print(n_out)

代碼有點(diǎn)長，因?yàn)槲覀儽仨氃谡{(diào)用 Cython 函數(shù)之前在 main_nlp_fast 中聲明并填充 C 結(jié)構(gòu)。（如果你在代碼中多次使用低級結(jié)構(gòu)，使用 C 結(jié)構(gòu)包裝的 Cython 擴(kuò)展類型來設(shè)計(jì)我們的 Python 代碼是比每次填充 C 結(jié)構(gòu)更優(yōu)雅的選擇。這就是大多數(shù) spaCy 的結(jié)構(gòu)，它是一種結(jié)合了快速，低內(nèi)存以及與外部 Python 庫和函數(shù)接口的簡便性的非常優(yōu)雅的方法。）

但它也快很多！在我的 Jupyter Notebook 中，這個 Cython 代碼的運(yùn)行時間大約為 20 毫秒，比我們的純 Python 循環(huán)快大約 80 倍。

Jupyter Notebook cell 中編寫的模塊的絕對速度同樣令人印象深刻，并且可以為其他 Python 模塊和函數(shù)提供本地接口：在 30ms 內(nèi)掃描約 1,700 萬字意味著我們每秒處理高達(dá) 8000 萬字。

我們這就結(jié)束了使用 Cython 進(jìn)行 NLP 的快速介紹。我希望你喜歡它。

Cython 還有很多其他的東西可講，但這會讓我們遠(yuǎn)離主題。從現(xiàn)在開始，最好的地方可能就是 Cython tutorials 的概述和適用于 NLP 的 spaCy’s Cython page。