Python，使用字典的高效并行操作

Question

首先对不起我的英语不完美。

我认为我的问题很容易解释。

result={}
list_tuple=[(float,float,float),(float,float,float),(float,float,float)...]#200k tuples
threshold=[float,float,float...] #max 1k values
for tuple in list_tuple:
    for value in threeshold:
    if max(tuple)>value and min(tuple)<value:
        if value in result:
            result[value].append(tuple)
        else:
            result[value]=[]
            result[value].append(tuple) 

list_tuple 包含大约 200k 元组，我必须非常快地执行此操作（在普通电脑上最多 2/3 秒）。

我的第一次尝试是使用 prange() 在 cython 中执行此操作（因此我可以从 cython 优化和并行执行中受益），但问题是（一如既往），GIL：在 prange() 中我可以使用 cython memviews 管理列表和元组，但我无法将结果插入到字典中。

在 cython 中，我也尝试使用 c++ std 的 unordered_map，但现在的问题是我无法在 c++ 中创建数组向量（这将是我的 dict 的值）。

第二个问题类似：

list_tuple=[((float,float),(float,float)),((float,float),(float,float))...]#200k tuples of tuples

result={list_tuple[0][0]:[]}

for tuple in list_tuple:
    if tuple[0] in result:
        result[tuple[0]].append(tuple)
    else:
        result[tuple[0]]=[]

这里我还有另一个问题，如果想使用 prange() 我必须使用自定义哈希函数来使用数组作为 c++ unordered_map 的键

如你所见，我的 sn-ps 并行运行非常简单。

我想尝试使用 numba，但可能会因为 GIL 而相同，而且我更喜欢使用 cython，因为我需要二进制代码（这个库可能是商业软件的一部分，所以只允许使用二进制库） .

总的来说，我希望避免使用 c/c++ 函数，我希望找到一种方法来并行管理诸如 dicts/lists 之类的东西，同时具有 cython 性能，尽可能地保留在 Python 域中；但我愿意接受所有建议。

谢谢

Answer 1

编辑

由于这种方法基本上是在数据样本和阈值之间执行外积，它会显着增加所需的内存，这可能是不希望的。 An improved approach can be found here. 我保留这个答案以供将来参考，因为它在 this answer 中被提及。

我发现与 OP 的代码相比，性能提升是 ~ 20 的一个因素。

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这是一个使用numpy 的示例。数据是矢量化的，操作也是如此。请注意，与 OP 的示例相反，生成的 dict 包含空列表，因此可能需要额外的清理步骤（如果合适）。

import numpy as np

# Data setup
data = np.random.uniform(size=(200000, 3))
thresh = np.random.uniform(size=1000)

# Compute tuples for thresholds.
condition = (
    (data.min(axis=1)[:, None] < thresh)
    & (data.max(axis=1)[:, None] > thresh)
)
result = {v: data[c].tolist() for c, v in zip(condition.T, thresh)}

Answer 2

@a_guest 的代码：

def foo1(data, thresh):
    data = np.asarray(data)
    thresh = np.asarray(thresh)
    condition = (
       (data.min(axis=1)[:, None] < thresh)
       & (data.max(axis=1)[:, None] > thresh)
       )
    result = {v: data[c].tolist() for c, v in zip(condition.T, thresh)}
    return result

此代码为thresh 中的每个项目创建一次字典条目。

OP 代码，用default_dict 简化了一点（来自collections）：

def foo3(list_tuple, threeshold):
    result = defaultdict(list)
    for tuple in list_tuple:
        for value in threeshold:
            if max(tuple)>value and min(tuple)<value:
                result[value].append(tuple)
    return result

对于符合条件的每个项目，此更新一次字典条目。

还有他的样本数据：

In [27]: foo1(data,thresh)
Out[27]: {0: [], 1: [[0, 1, 2]], 2: [], 3: [], 4: [[3, 4, 5]]}
In [28]: foo3(data.tolist(), thresh.tolist())
Out[28]: defaultdict(list, {1: [[0, 1, 2]], 4: [[3, 4, 5]]})

时间测试：

In [29]: timeit foo1(data,thresh)
66.1 µs ± 197 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
# In [30]: timeit foo3(data,thresh)
# 161 µs ± 242 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)
In [31]: timeit foo3(data.tolist(),thresh.tolist())
30.8 µs ± 56.4 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)

数组迭代比列表慢。 tolist() 的时间很短； np.asarray 列表更长。

使用更大的数据样本，array 版本更快：

In [42]: data = np.random.randint(0,50,(3000,3))
    ...: thresh = np.arange(50)
In [43]: 
In [43]: timeit foo1(data,thresh)
16 ms ± 391 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
In [44]: %%timeit x,y = data.tolist(), thresh.tolist() 
    ...: foo3(x,y)
    ...: 
83.6 ms ± 68.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

Answer 3

还可以通过使用numpy 的矢量化功能来实现一些性能改进：

1. min 和 max 值当前针对每个阈值重新计算。相反，它们可以预先计算，然后针对每个阈值重复使用。
2. 数据样本 (list_tuple) 的循环是在纯 Python 中执行的。这个循环可以使用numpy进行矢量化。

在以下测试中，我使用了data.shape == (200000, 3); thresh.shape == (1000,)，如 OP 中所示。我也省略了对resultdict 的修改，因为根据数据，这可能会迅速溢出内存。

申请 1.

v_min = [min(t) for t in data]
v_max = [max(t) for t in data]
for mi, ma in zip(v_min, v_max):
    for value in thresh:
        if ma > value and mi < value:
            pass

与 OP 的代码相比，这产生了 ~ 5 的性能提升。

应用 1. & 2.

v_min = data.min(axis=1)
v_max = data.max(axis=1)
mask = np.empty(shape=(data.shape[0],), dtype=bool)
for t in thresh:
    mask[:] = (v_min < t) & (v_max > t)
    samples = data[mask]
    if samples.size > 0:
        pass

与 OP 的代码相比，这产生了 ~ 30 的性能提升。这种方法的另一个好处是它不包含列表的增量appends，这可能会降低程序的速度，因为可能需要重新分配内存。相反，它会在一次尝试中创建每个列表（每个阈值）。