Paulo Henrique Rodrigues Pinheiro

Blog sobre programação para programadores

sortedcontainers e o velho erro da falta de índice

Otimizando código Python com os módulos sortedcontainers e profile.

Containers

Preciso distrinchar um arquivo texto, palavra por palavra, e ter um dicionário com todas as palavras desse texto, além do texto original mapeado por esse dicionário de palavras.

Digamos que eu tenha o texto:


O Paulo pensa que programa
O Paulo pensa que ninguém ve as gambiarras

Quero uma lista com as palavras:


['O', 'Paulo', 'pensa', 'que', 'programa', 'ninguém', 've', 'as', 'gambiarras']

E outra lista com o texto “codificado”:


[[0,1,2,3,4], [0,1,2,3,5,6,7,8]]

Ou seja:

Mas isso não parece python, então fiz assim:


import sys
words = set()
plain_text = list()
codded_text= list()

# read content
plain_text = [l.strip().split() for l in sys.stdin]

# build a word list from content
for line in plain_text:
    [words.add(w) for w in line]

# set() don't have an index method, then use a list
words = list(words)

# build codded content
for line in plain_text:
    codded_text.append([words.index(w) for w in line])

# how many words?
print('Total of words:', len(words))

Para testar, fiz um script que gera um arquivo de palavras aleatórias com tamanho aleatório, com frases de tamanho aleatório:


import sys
import random
import string

LINES, WORDS, CHARS = [int(sys.argv[x]) for x in (range(1,1+3))]

randomize = random.Random()
random_number = randomize.randint
choice_one = randomize.choice
possible_letters = string.ascii_letters

for l in range(0, LINES):
    for w in range(1, random_number(1, WORDS)):
        for c in range(1, random_number(2, CHARS)):
            print(''.join([_char for _char in choice_one(possible_letters)]), end='')
        print(end=' ')
    print()

Para gerar o arquivo de teste:


$ time python3 create_file.py 5000 20 15 < test.txt
real 0m10.392s
user 0m10.321s
sys 0m0.040s

$ wc test.txt
5000 47679 410014 test.txt

$ ls -lh test.txt
-rw-rw-r-- 1 phrp phrp 401K Set 27 03:17 test.txt

Nesse caso, criado para ter 5000 linhas com até 20 palavras, de até 15 caracteres cada uma, com a saída direcionada para o arquivo “test.txt”. O arquivo gerado tem 5000 linhas, 47679 palavras e 410014 letras. Seu tamanho é 401KB.

Vamos executar nosso script estado da arte, feito quase de primeira (mentira!):


$ time python3 distrincha.py < test.txt
Total of words: 42740

real 3m47.047s
user 3m44.842s
sys 0m0.120s

Hummm, acho que é possível fazer isso mais rápido… Otimizemos. Dizem que referências locais são mais rápidas, então transformemos o script em um programa com função, e eliminemos repetidas resoluções de classes:


import sys

def distrincha():
    words = set()
    plain_text = list()
    codded_text= list()

    # need for speed
    _words_add = words.add
    _codded_text_append = codded_text.append

    # read content
    plain_text = [l.strip().split() for l in sys.stdin]

    # build a word list from content
    for line in plain_text:
        [_words_add(w) for w in line]

    # set() don't have an index method, then use a list
    words = list(words)

    # need for speed
    _words_index = words.index

    # build codded content
    for line in plain_text:
        _codded_text_append([_words_index(w) for w in line])

    # how many words?
    return len(words)

print('Total of words:', distrincha())

Like a horse! (http://www.gohorseprocess.com). Perdemos mais tempo:


$ time python3 distrincha_speedup.py < test.txt
Total of words: 42740

real 3m47.764s
user 3m44.630s
sys 0m0.132s

Tem mais uma dica, também pega no livro “Python CookBook, terceira edição, de Beazley & Jones, pela O’Reilly”, para tentar achar o que tá errado. É, ao invocar o script, usar o módulo cProfile:


$ python3 -m cProfile distrincha.py < test.txt
Total of words: 42740
 120568 function calls in 229.015 seconds

Ordered by: standard name

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
 102 0.002 0.000 0.004 0.000 codecs.py:297(decode)
 1 0.181 0.181 229.015 229.015 distrincha.py:1()
 5000 0.184 0.000 0.325 0.000 distrincha.py:12()
 5000 0.875 0.000 228.370 0.046 distrincha.py:19()
 1 0.054 0.054 0.122 0.122 distrincha.py:8()
 1 0.000 0.000 229.015 229.015 {built-in method exec}
 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {built-in method len}
 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {built-in method print}
 102 0.003 0.000 0.003 0.000 {built-in method utf_8_decode}
 47679 0.141 0.000 0.141 0.000 {method 'add' of 'set' objects}
 5000 0.017 0.000 0.017 0.000 {method 'append' of 'list' objects}
 1 0.000 0.000 0.000 0.000 {method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects}
 47679 227.495 0.005 227.495 0.005 {method 'index' of 'list' objects}
 5000 0.047 0.000 0.047 0.000 {method 'split' of 'str' objects}
 5000 0.017 0.000 0.017 0.000 {method 'strip' of 'str' objects}

Mas é claro, faltou índice! Com 47679 chamadas, o método ‘index’ dominou a execução de nosso script. Afinal, fazendo procura em lista grande, desordenada…

Pesquisando um pouco, encontrei o módulo sortedcontainers (http://www.grantjenks.com/docs/sortedcontainers/), que é uma forma pronta de ter coleções python sempre ordenadas. Ele usa o módulo bisect, que foi minha primeira tentativa, mas achei complicado demais.

Eis o novo script:


import sys
import sortedcontainers

words = sortedcontainers.SortedSet()
plain_text = list()
codded_text= list()

# read content
plain_text = [l.strip().split() for l in sys.stdin]

# build a word list from content
for line in plain_text:
    [words.add(w) for w in line]

# in sortedcontainers, SortedSet have an index method :)
# build codded content
for line in plain_text:
    codded_text.append([words.index(w) for w in line])

# how many words?
print(len(words))

Clamando a Deus para seja realmente rápido:


$ time python3 distrincha_sc.py < test.txt
42740

real 0m3.136s
user 0m3.016s
sys 0m0.076s

Uau! Isso sim é otimização. Dois links úteis:


Compartilhe:



Mantenha contato:

e-email twitter github