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雷锋网 AI 研习社按：本文的作者是来自 Hugging face 的科学家 Thomas Wolf，他的研究方向包括机器学习、自然语言处理和深度学习。在这篇博客中，他介绍了如何利用 Cython 和 spaCy 让 Python 在自然语言处理任务中获得百倍加速。雷锋网 AI 研习社根据原文进行了编译。
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提示：本文中涉及的所有例子都可以在这个 Jupyter notebook 中获得源码。
在去年我们发布了用 Python 实现的基于神经网络的相互引用解析包（Neural coreference resolution package）之后，在社区中获得了惊人数量的反馈，许多人开始将该解析包用到各种各样的应用中，有一些应用场景甚至已经超出了我们原本设计的对话框用例（Dialog use-case）。
后来我们发现，虽然这个解析包对于对话框消息而言，解析速度完全够用，但如果要解析更大篇幅的文章就显得太慢了。
因此我决定要深入探索解决方案，并最终开发出了 NeuralCoref v3.0。这个版本比之前（每秒解析几千字）的要快出百倍，同时还保证了相同的准确性，当然，它依然易于使用，也符合 Python 库的生态环境。
在本篇文章中，我想向大家分享我在开发 NeuralCoref v3.0 过程中学到的一些经验，尤其将涉及：
如何才能够使用 Python 设计出一个高效率的模块，
如何利用好 spaCy 的内置数据结构，从而设计出超高效的自然语言处理函数。
我的标题其实有点作弊，因为我实际上要谈论的是 Python，同时也要介绍一些 Cython 的特性。不过你知道吗？Cython 属于 Python 的超集，所以不要让它吓跑了！
小提示：你当前所编写的 Python 项目已经算是一个 Cython 项目了。
以下给出了一些可能需要采用这种加速策略的场景：
你正在使用 Python 给自然语言处理任务开发一个应用级模块
你正在使用 Python 分析一个自然语言处理任务的大型数据集
你正在为诸如 PyTorch/TensoFlow 这些深度学习框架预处理大型训练集，或者你的深度学习模型采用了处理逻辑复杂的批量加载器（Batch loader），它严重拖慢了你的训练速度
提示：我还发布了一个 Jupyter notebook，其中包含了本文中讨论的所有示例，欢迎大家下载调试！
你需要知道的第一件事情是，你的大部分代码在纯 Python 环境下可能都运行良好，但是其中存在一些瓶颈函数（Bottlenecks functions），一旦你能给予它们更多的「关照」，你的程序将获得几个数量级的提速。
所以你应该从剖析自己的 Python 代码开始，找出那些低效模块。其中一种方法就是使用 cProfile：
import cProfile
import pstats
import my_slow_module
cProfile.run('my_slow_module.run()', 'restats')
p = pstats.Stats('restats')
p.sort_stats('cumulative').print_stats(30)
你很可能会发现低效的原因是因为一些循环控制，或者你使用神经网络时引入了过多的 Numpy 数组操作（我不会花费时间在这里介绍 Numpy，这个问题已经有太多文章进行了讨论）。
那么我们该如何来加速循环呢？
让我们通过一个简单的例子来解决这个问题。假设有一堆矩形，我们将它们存储成一个由 Python 对象（例如 Rectangle 对象实例）构成的列表。我们的模块的主要功能是对该列表进行迭代运算，从而统计出有多少个矩形的面积是大于所设定阈值的。
我们的 Python 模块非常简单：
from random import random
class Rectangle:
def __init__(self, w, h):
self.w = w
self.h = h
def area(self):
return self.w * self.h
def check_rectangles(rectangles, threshold):
n_out = 0
for rectangle in rectangles:
if rectangle.area() > threshold:
n_out += 1
return n_out
def main():
n_rectangles = 10000000
rectangles = list(Rectangle(random(), random()) for i in range(n_rectangles))
n_out = check_rectangles(rectangles, threshold=0.25)
print(n_out)
其中 check_rectangles 函数就是我们程序的瓶颈！它对一个很长的 Python 对象列表进行迭代，而这一过程会相当缓慢，因为 Python 解释器在每次迭代中都需要做很多工作（查找类中的 area 方法、参数的打包和解包、调用 Python API 等等）。
这时候该有请 Cython 出场帮助我们加速循环操作了。
Cython 语言是 Python 的一个超集，它包含有两种类型的对象：
Python 对象就是我们在常规 Python 中使用到的那些对象，诸如数值、字符串、列表和类实例等等
Cython C 对象就是那些 C 和 C++ 对象，诸如双精度、整型、浮点数、结构和向量，它们能够由 Cython 在超级高效的低级语言代码中进行编译
该循环只要采用 Cython 进行复现就能获得更高的执行速度，不过在 Cython 中我们只能够操作 Cython C 对象。
定义这种循环最直接的一种方法就是，定义一个包含有计算过程中我们所需要用到的所有对象的结构体。具体而言，在本例中就是矩形的长度和宽度。
然后我们可以将矩形对象列表存储到 C 的结构数组中，再将数组传递给 check_rectangles 函数。这个函数现在将接收一个 C 数组作为输入，此外我们还使用 cdef 关键字取代了 def（注意：cdef 也可以用于定义 Cython C 对象）将函数定义为一个 Cython 函数。
这里是 Cython 版本的模块程序：
from cymem.cymem cimport Pool
from random import random
cdef struct Rectangle:
float w
float h
cdef int check_rectangles(Rectangle* rectangles, int n_rectangles, float threshold):
cdef int n_out = 0
# C arrays contain no size information => we need to give it explicitly
for rectangle in rectangles[:n_rectangles]:
if rectangle[i].w * rectangle[i].h > threshold:
n_out += 1
return n_out
def main():
cdef:
int n_rectangles = 10000000
float threshold = 0.25
Pool mem = Pool()
Rectangle* rectangles = <Rectangle*>mem.alloc(n_rectangles, sizeof(Rectangle))
for i in range(n_rectangles):
rectangles[i].w = random()
rectangles[i].h = random()
n_out = check_rectangles(rectangles, n_rectangles, threshold)
print(n_out)
这里我们使用了原生的 C 数组指针，不过你还有其它选择，特别是 C++ 中诸如向量、二元组、队列这样的结构体。在这段程序中，我还使用了一个来自 cymem 提供的 Pool() 内存管理对象，它可以避免手动释放所申请的 C 数组内存空间。当不再需要使用 Pool 中的对象时，它将自动释放该对象所占用的内存空间。
补充：spaCy API 的 Cython 标准页面提供了在实际应用中使用 Cython 实现自然语言处理任务的参考资料。
有很多办法来测试、编译和发布 Cython 代码。Cython 甚至可以像 Python 一样直接用于 Jupyter Notebook 中。
通过 pip install cython 命令安装 Cython。
使用 %load_ext Cython 指令在 Jupyter notebook 中加载 Cython 扩展。
然后通过指令 %%cython，我们就可以像 Python 一样在 Jupyter notebook 中使用 Cython。
如果在执行 Cython 代码的时候遇到了编译错误，请检查 Jupyter 终端的完整输出信息。
大多数情况下可能都是因为在 %%cython 之后遗漏了 -+ 标签（比如当你使用 spaCy Cython 接口时）。如果编译器报出了关于 Numpy 的错误，那就是遗漏了 import numpy。
正如我在一开始就提到的，请好好阅读这份 Jupyter notebook 和这篇文章，它包含了我们在 Jupyter 中讨论到的所有示例。
Cython 代码的文件后缀是 .pyx，这些文件将被 Cython 编译器编译成 C 或 C++ 文件，再进一步地被 C 编译器编译成字节码文件。最终 Python 解释器将能够调用这些字节码文件。
你也可以使用 pyximport 将一个 .pyx 文件直接加载到 Python 程序中：
>>> import pyximport; pyximport.install()
>>> import my_cython_module
你也可以将自己的 Cython 代码作为 Python 包构建，然后像正常的 Python 包一样将其导入或者发布，更多细节请参考这里。不过这种做法需要花费更多的时间，特别是你需要让 Cython 包能够在所有的平台上运行。如果你需要一个参考样例，不妨看看 spaCy 的安装脚本。
在我们开始优化自然语言处理任务之前，还是先快速介绍一下 def、cdef 和 cpdef 这三个关键字。它们是你开始学会使用 Cython 之前需要掌握的最主要的知识。
你可以在 Cython 程序中使用三种类型的函数：
Python 函数由 def 关键字定义，它的输入和输出都是 Python 对象。在函数内可以使用 Python 和 C/C++ 对象，并且能够调用 Cython 和 Python 函数。
Cython 函数由 cdef 关键字进行定义，它可以作为输入对象，在函数内部也可以操作或者输出 Python 和 C/C++ 对象。这些函数不能从 Python 环境中访问（即 Python 解释器和其它可以导入 Cython 模块的纯 Python 模块），但是可以由其它 Cython 模块进行导入。
通过关键字 cpdef 定义的 Cython 函数与 cdef 定义的 Cython 函数很相似，但是 cpdef 定义的函数同时还提供了 Python 装饰器，所以它们能够在 Python 环境中被直接调用（函数采用 Python 对象作为输入与输出），此外也支持在 Cython 模块中被调用（函数采用 C/C++ 或者 Python 对象作为输入）。
cdef 关键字的另一个用途就是，在代码中表明某一个对象是 Cython C/C++ 对象。所以除非你在代码中使用 cdef 声明对象，否则这些对象都会被解释器当做 Python 对象（这会导致访问速度变慢）。
这一切看起来都很好，但是......我们到现在都还没开始涉及优化自然语言处理任务！没有字符串操作，没有 unicode 编码，也没有我们在自然语言处理中所使用的妙招。
此外 Cython 的官方文档甚至建议不要使用 C 语言类型的字符串：
通常来说：除非你明确地知道自己正在做什么，不然就该避免使用 C 类型字符串，而应该使用 Python 的字符串对象。
那么当我们在操作字符串时，要如何在 Cython 中设计一个更加高效的循环呢？
spaCy 引起了我们的注意力。
spaCy 处理该问题的做法就非常地明智。
spaCy 中所有的 unicode 字符串（一个标记的文本、它的小写形式文本、它的引理形式、POS 标记标签、解析树依赖标签、命名实体标签等等）都被存储在一个称为 StringStore 的数据结构中，它通过一个 64 位哈希码进行索引，例如 C 类型的 uint64_t。
StringStore 对象实现了 Python unicode 字符串与 64 位哈希码之前的查找映射。
它可以从 spaCy 的任何地方和任意对象进行访问，例如 npl.vocab.strings、doc.vocab.strings 或者 span.doc.vocab.string。
当某一个模块需要在某些标记（tokens）上获得更快的处理速度时，你可以使用 C 语言类型的 64 位哈希码代替字符串来实现。调用 StringStore 查找表将返回与该哈希码相关联的 Python unicode 字符串。
但是 spaCy 能做的可不仅仅只有这些，它还允许我们访问文档和词汇表完全填充的 C 语言类型结构，我们可以在 Cython 循环中使用这些结构，而不必去构建自己的结构。
与 spaCy 文档有关的主要数据结构是 Doc 对象，该对象拥有经过处理的字符串的标记序列（“words”）以及 C 语言类型对象中的所有标注，称为 doc.c，它是一个 TokenC 的结构数组。
TokenC 结构包含了我们需要的关于每个标记的所有信息。这种信息被存储成 64 位哈希码，它可以与我们刚刚所见到的 unicode 字符串进行重新关联。
如果想要准确地了解这些漂亮的 C 结构中的内容，可以查看新建的 spaCy 的 Cython API 文档。
接下来看一个简单的自然语言处理的例子。
假设现在有一个文本文档的数据集需要分析。
import urllib.request
import spacy
with urllib.request.urlopen('https://raw.githubusercontent.com/pytorch/examples/master/word_language_model/data/wikitext-2/valid.txt') as response:
text = response.read()
nlp = spacy.load('en')
doc_list = list(nlp(text[:800000].decode('utf8')) for i in range(10))
我写了一个脚本用于创建一个包含有 10 份文档的列表，每份文档都大概含有 17 万个单词，采用 spaCy 进行分析。当然我们也可以对 17 万份文档（每份文档包含 10 个单词）进行分析，但是这样做会导致创建的过程非常慢，所以我们还是选择了 10 份文档。
我们想要在这个数据集上展开某些自然语言处理任务。例如，我们可以统计数据集中单词「run」作为名词出现的次数（例如，被 spaCy 标记为「NN」词性标签）。
采用 Python 循环来实现上述分析过程非常简单和直观：
def slow_loop(doc_list, word, tag):
n_out = 0
for doc in doc_list:
for tok in doc:
if tok.lower_ == word and tok.tag_ == tag:
n_out += 1
return n_out
def main_nlp_slow(doc_list):
n_out = slow_loop(doc_list, 'run', 'NN')
print(n_out)
但是这个版本的代码运行起来非常慢！这段代码在我的笔记本上需要运行 1.4 秒才能获得答案。如果我们的数据集中包含有数以百万计的文档，为了获得答案，我们也许需要花费超过一天的时间。
我们也许能够采用多线程来实现加速，但是在 Python 中这种做法并不是那么明智，因为你还需要处理全局解释器锁（GIL）。另外请注意，Cython 也可以使用多线程！Cython 在后台可以直接调用 OpenMP。不过我没有时间在这里讨论并行性，所以请查看此链接以了解更多详情。
现在让我们尝试使用 spaCy 和 Cython 来加速 Python 代码。
首先需要考虑好数据结构，我们需要一个 C 类型的数组来存储数据，需要指针来指向每个文档的 TokenC 数组。我们还需要将测试字符（「run」和「NN」）转成 64 位哈希码。
当所有需要处理的数据都变成了 C 类型对象，我们就可以以纯 C 语言的速度对数据集进行迭代。
这里展示了这个例子被转换成 Cython 和 spaCy 的实现：
%%cython -+
import numpy # Sometime we have a fail to import numpy compilation error if we don't import numpy
from cymem.cymem cimport Pool
from spacy.tokens.doc cimport Doc
from spacy.typedefs cimport hash_t
from spacy.structs cimport TokenC
cdef struct DocElement:
TokenC* c
int length
cdef int fast_loop(DocElement* docs, int n_docs, hash_t word, hash_t tag):
cdef int n_out = 0
for doc in docs[:n_docs]:
for c in doc.c[:doc.length]:
if c.lex.lower == word and c.tag == tag:
n_out += 1
return n_out
def main_nlp_fast(doc_list):
cdef int i, n_out, n_docs = len(doc_list)
cdef Pool mem = Pool()
cdef DocElement* docs = <DocElement*>mem.alloc(n_docs, sizeof(DocElement))
cdef Doc doc
for i, doc in enumerate(doc_list): # Populate our database structure
docs[i].c = doc.c
docs[i].length = (<Doc>doc).length
word_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)
代码有点长，因为我们必须在调用 Cython 函数之前在 main_nlp_fast 中声明和填充 C 结构。
补充：如果你在代码中需要多次使用低级结构，比每次填充 C 结构更优雅的做法是，使用 C 类型结构的 Cython 扩展类型装饰器来设计 Python 代码。这就是大多数 spaCy 代码所采用的结构，它非常优雅，兼具高效、低内存花销和易于访问的特性。
这串代码虽然变长了，但是运行效率却更高！在我的 Jupyter notebook上，这串 Cython 代码只运行了大概 20 毫秒，比之前的纯 Python 循环快了大概 80 倍。
使用 Jupyter notebook 单元编写模块的速度很可观，它可以与其它 Python 模块和函数自然地连接：在 20 毫秒内扫描大约 170 万个单词，这意味着我们每秒能够处理高达 8 千万个单词。
对使用 Cython 进行自然语言处理加速的介绍到此为止，希望大家能喜欢它。
关于 Cython 还有很多其它的东西可以介绍，但是已经超出了这篇文章的初衷（这篇文章只是作为简介）。从现在开始，最好的资料也许是这份综述性的 Cython 教程和介绍 spaCy 自然语言处理的 Cython 页面。
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Via 100 Times Faster Natural Language Processing in Python，雷锋网 AI 研习社编译整理
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