摘要：另外一個(gè)我們同時(shí)使用兩種語言的原因是已有的統(tǒng)計(jì)學(xué)工具與包。對另一些為讀者寫數(shù)據(jù)科學(xué)工具的人來說他們從一開始就考慮了這些跨語言。和實(shí)際上是用實(shí)現(xiàn)的這是條阻力最小的路徑。無論是哪個(gè)贏得這場語言戰(zhàn)爭，和都將保持在數(shù)據(jù)科學(xué)屆的地位。

幾周前，我有幸在 Scipy 大會(huì)上發(fā)表了 Civis如何使用Python和R的演講。為什么要在一個(gè)Python大會(huì)上大談R呢？這是要挑起一個(gè)Python和R語言的一場戰(zhàn)爭嗎？不是的！討論哪個(gè)語言比較好簡直是浪費(fèi)時(shí)間。在 Civis，我們很愉快地同時(shí)使用這兩種語言，不僅僅是在我們?nèi)粘９ぷ髦薪鉀Q數(shù)據(jù)科學(xué)問題，也用它們來寫一些其他工具。下面是我在SciPy 大會(huì)上的一些討論。

我們 Civis 的同事有著十分不同的學(xué)術(shù)背景。我效力的研發(fā)團(tuán)隊(duì)有一個(gè)物理學(xué)家、一個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)家、兩個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)家以及一位土木工程師組成。在 Civis，每個(gè)人在數(shù)據(jù)科學(xué)上都會(huì)做一些不同內(nèi)容的工作，有的領(lǐng)域是R比較流行，有的領(lǐng)域是Python比較流行，還有的一些是Matlab。在這種場景下只支持一種語言并不是一個(gè)明智的選擇。遷移到一門新語言上會(huì)花費(fèi)許多時(shí)間，拋開在學(xué)院或者業(yè)界多年的技能回報(bào)，允許人們使用它們所熟悉的工具可以確保大家有更高的生成效率。

另外一個(gè)我們同時(shí)使用兩種語言的原因是已有的統(tǒng)計(jì)學(xué)工具與包。在解決數(shù)據(jù)科學(xué)問題上，我們經(jīng)常遇到在某些特定管道上需要某一種特定語言。我們的調(diào)研管道是一個(gè)很好的例子。確保隨機(jī)樣本具有全集代表性是需要一個(gè)被稱為 raking 的過程的，傳統(tǒng)上，Python 在社會(huì)科學(xué)上并不流行，因此我們只會(huì)用R來完成這件事情。當(dāng)然調(diào)查也包括了QA的全文檢索，在某種程度上來說R在NLP社區(qū)上并不是很流行，因此這個(gè)部分將會(huì)由Python來完成。而分析調(diào)查數(shù)據(jù)只是我們在Civis解決問題的一個(gè)小步驟。

結(jié)合許多不同的語言來實(shí)現(xiàn)工作流是具有挑戰(zhàn)性的。數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)幫助我們可以提交一連串任務(wù)節(jié)點(diǎn)，然后交由基礎(chǔ)設(shè)施負(fù)責(zé)獨(dú)立調(diào)用每個(gè)任務(wù)節(jié)點(diǎn)，且前后不依賴。但是這并不是一個(gè)十分理想的情況。原因有二，其一，這樣做整個(gè)任務(wù)就顯得破碎化，稍有修改某個(gè)任務(wù)，往往會(huì)導(dǎo)致全局失敗，而且任何人在這個(gè)分布式系統(tǒng)中所做的工作都只了解局部情況，而不知道全局情況。第二，這樣做并不高效。在兩個(gè)語言中切換通常需要將數(shù)據(jù)以特定格式加載到磁盤上（通常最壞的情況是csv格式）。這樣不僅僅是解析成本比較高，而且還會(huì)丟失一些類型信息。

我概述了在Civis遇到的種種問題，但是到底什么是理想的狀態(tài)呢？最完美的解決方案是我們可以無縫切換工具和語言。許多熟悉Python的人喜歡用Python做數(shù)據(jù)分析，R也是類似的。事實(shí)證明這是完全有可能實(shí)現(xiàn),有相當(dāng)數(shù)量的項(xiàng)目已經(jīng)開始作為跨語言工具：TensorFlow, XGBoost, 和 Stan 都在Civis被廣泛運(yùn)用。移植或安利一個(gè)已有的工具也是可能的，我們已經(jīng)成功地完成了glmnetR包的安利。

對另一些為讀者寫數(shù)據(jù)科學(xué)工具的人來說,他們從一開始就考慮了這些跨語言。有一些方法可以做到這一點(diǎn),但我個(gè)人最喜歡的是用C語言來寫底層，然后使用各自的Python和R C api做一些綁定/封裝。Python和R實(shí)際上是用C實(shí)現(xiàn)的,這是條阻力最小的路徑。C是一門古老語言，C語言社區(qū)已經(jīng)演進(jìn)出了一些強(qiáng)大的工具鏈。晦澀的編譯器錯(cuò)誤消息已經(jīng)成為了過去時(shí),GCC和Clang(最流行的編譯器)給友善的消息反饋(Clang網(wǎng)站可以看到栗子)。現(xiàn)在還有各種各樣的“消毒液”來輔助捕獲內(nèi)存泄漏等常見錯(cuò)誤或未定義的行為(llvm文檔)。

下面我們通過一個(gè)小例子,用C編寫一個(gè)函數(shù),使這可調(diào)用的Python和R。代碼以及幻燈片從我的GitHub上可以找到。

我們將下面的Python函數(shù)轉(zhuǎn)換為C:

def tally(s):
    total = 0
    for elm in s:
        total += elm
    return total

這是相同的功能用C實(shí)現(xiàn):

#include 

double tally(double *s, size_t n) {
    double total = 0;
    for (size_t i = 0; i < n; i++) {
        total += s[i];
    }
    return total;
}

注意到它看起來并不是都不同的Python函數(shù)。當(dāng)然,除了有一些類型注解和額外的語法噪音大括號外，我們還必須跟蹤數(shù)組的長度,但整體邏輯是一樣的。

接下來,我們需要實(shí)現(xiàn)一個(gè)Python綁定,允許用戶調(diào)用這個(gè)函數(shù)就像任何其他Python函數(shù)。

#include 
#include "Python.h"
#include "tally.h"

static PyObject *tally_(PyObject *self, PyObject *args) {
    PyObject *buf;
    if (!PyArg_ParseTuple(args, "O", &buf)) {
        return NULL;
    }

    Py_buffer view;
    int buf_flags = PyBUF_ANY_CONTIGUOUS | PyBUF_FORMAT;
    if (PyObject_GetBuffer(buf, &view, buf_flags) == -1) {
        return NULL;
    }
    
    if (strcmp(view.format,"d") != 0) {
        PyErr_SetString(PyExc_TypeError, "we only take floats :(");
        PyBuffer_Release(&view);
        return NULL;
    }

    double result = tally(view.buf, view.shape[0]);
    PyBuffer_Release(&view);
    return Py_BuildValue("d", result);
}

static PyMethodDef MethodTable[] = {
    {"tally", &tally_, METH_VARARGS, "Compute the sum of an array"}, 
    { NULL, NULL, 0, NULL}
};

static struct PyModuleDef tally_module = {
    .m_base = PyModuleDef_HEAD_INIT,
    .m_name = "tally_",
    .m_size = -1,
    .m_methods = MethodTable
};


PyMODINIT_FUNC PyInit_tally_(void) {
    return PyModule_Create(&tally_module);
}

這里有很多實(shí)現(xiàn)的方法,但大多數(shù)只是Python模塊的一部分樣板代碼。
在最上面，我們定義了一個(gè)函數(shù),它接受一個(gè)Python對象,并且檢查這是一個(gè)適當(dāng)類型的數(shù)組，再調(diào)用我們的計(jì)數(shù)功能,然后返回結(jié)果。其余的代碼模塊定義,告訴Python解釋器我們計(jì)數(shù)功能的名稱和它的參數(shù)類型。

R的過程非常相似，但是更加簡潔:

#include 
#include 
#include 
#include "tally.h"

SEXP tally_(SEXP x_) {
  double *x = REAL(x_);
  int n = length(x_);
  
  SEXP out = PROTECT(allocVector(REALSXP, 1));
  REAL(out)[0] = tally(x, n);
  UNPROTECT(1);
  
  return out;
}

static R_CallMethodDef callMethods[] = {
  {"tally_", (DL_FUNC)&tally_, 1},
  {NULL, NULL, 0}
};

void R_init_tallyR(DllInfo *info) {
  R_registerRoutines(info, NULL, callMethods, NULL, NULL);
}

這里需要的代碼量顯著減少,因?yàn)镽和Python類型系統(tǒng)有所不同,沒有真正標(biāo)量類型,所以我們不需要做相同級別的檢驗(yàn)/驗(yàn)證用戶輸入我們在上面的Python示例。剩下的代碼大致相同,我們定義一個(gè)組函數(shù)可在R編譯。

一個(gè)真實(shí)世界的例子一定會(huì)更加復(fù)雜,但整個(gè)過程并不是那么困難。在編寫跨語言工具時(shí)有幾件事要記住:

如果你打算在兩者之間共享函數(shù)就不要依賴宿主語言的api(R或Python)代碼。

使用錯(cuò)誤碼來傳遞異常提示，不要直接調(diào)用退出或者在宿主語言里面才處理異常。

最好用宿主語言負(fù)責(zé)內(nèi)存分配和重分配,這意味著你的C/C++代碼應(yīng)該要略過預(yù)先分配的內(nèi)存和輸出過程。

相信編譯器,你也應(yīng)該重視編譯器的錯(cuò)誤和警告。如果代碼在編譯時(shí)有警告那代碼就不算寫完。

無論是哪個(gè)“贏得”這場語言戰(zhàn)爭，Python和R都將保持在數(shù)據(jù)科學(xué)屆的地位。這意味著為工具開發(fā)者不能忽視的另外一門語言,構(gòu)建有用的工具就得保證這兩種語言都可以使用。一個(gè)簡單的方式是用C或c++編寫大量代碼，然后用 C 的 API的為兩種語言提供封裝。

GitHub Scipy 2016

Linkedin: Python or R?

原作者：Bill Lattner 翻譯：Harry Zhu
英文原文地址：Forget Python vs. R: how they can work together
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