Integrando Python e C++ com pybind11

Palestra apresentada pelo Tarcísio Fischer na 50º Python Floripa on-line https://www.youtube.com/watch?v=dl3pLKUiBEU

Transcript

1. Integrando Python e C++ com pybind11 tarcisiofischer.github.io /tarcisio-fischer /tarcisiofischer /tarcisiofischer Tarcísio Fischer
2. Agenda - Motivações - O que é a pybind11 - Um exemplo básico - Algumas features - Mais exemplos
3. Motivações
4. Motivações - Performance (Python pode ser lento e Numpy as vezes não é suficiente)
6. Motivações - Performance (Python é lento e Numpy as vezes não é o bastante) - Aproveitar libs C++
7. Motivações - Performance (Python é lento e Numpy as vezes não é o bastante) - Aproveitar libs C++ - Levar código legado C++ para Python
8. O que é a pybind11?
9. O que é a pybind11 - Biblioteca C++ que permite expor código C++ em Python e vice versa “pybind11 is a lightweight header-only library that exposes C++ types in Python and vice versa, mainly to create Python bindings of existing C++ code” https://github.com/pybind/pybind11
10. O que é a pybind11 - Biblioteca C++ que permite expor código C++ em Python e vice versa - Alternativas? - Boost::Python Tempo de compilação lento, não está mais sendo mantida - Cython Difícil manter, e não tem boas ferramentas (IDE/Debugger) - Python C API Muito Low-Level
11. Um exemplo básico
12. Um exemplo básico
13. Um exemplo básico Inclui as macros, templates e funções da pybind11
14. Um exemplo básico Função C++ implementada normalmente
15. Um exemplo básico Define o nome do módulo que será importado do python
16. Um exemplo básico Escolhe quais funções serão exportadas para o Python
17. Um exemplo básico: Compilação (linux) * Existe também funções prontas para CMAKE Usando make, ou compilando “na mão”: https://pybind11.readthedocs.io/en/stable/basics.html https://github.com/pybind/python_example Usando CMake: https://github.com/pybind/cmake_example https://github.com/tarcisiofischer/simple_petsc_example/blob/master/src/c%2B%2B/CMakeLists.txt Auxiliar para encontrar os paths Poderia também colocar “na mão”
18. Um exemplo básico: Execução
19. Um exemplo básico: Execução
20. Um exemplo básico: Execução
21. Algumas features
22. Conversão automática de tipos primitivos (C++)
23. Conversão automática de tipos primitivos (C++)
24. Disponibilidade de tipos primitivos (Python)
25. Disponibilidade de tipos primitivos (Python)
26. Conversão automática de exceções
27. Funções Python como parâmetro para C++
28. Retorno de funções C++ para o Python
29. Classes & Objetos
30. Classes & Objetos
31. Usando módulos Python no C++
32. Integrando com a NumPy - py::array - xTensor - Eigen https://pybind11.readthedocs.io/en/stable/advanced/pycpp/numpy.html https://xtensor-python.readthedocs.io/en/latest/basic_usage.html Eigen is a C++ template library for linear algebra: matrices, vectors, numerical solvers, and related algorithms. http://eigen.tuxfamily.org/
33. Numpy & Eigen
34. Mais exemplos
35. Exemplo 1 Dados os 4 números primos: 3, 7, 109, e 673... Concatenando 3 e 7 temos 37 e 73 (ambos primos) Concatenando 3 e 109 temos 3109 e 1093 (ambos primos) Concatenando 7 e 109 temos 7109 e 1097 (ambos primos) E assim por diante... “Encontre 5 primos cuja concatenação entre eles sempre gera novos primos” https://projecteuler.net/problem=60
38. ~86 seg.
41. ~86 seg. ~16 seg.
42. Exemplo 2 (...) a suite of data structures and routines for the scalable (parallel) solution of scientific applications modeled by partial differential equations https://www.mcs.anl.gov/petsc/
43. Solução do sistema não linear simples usando a PETSc, com plots da matplotlib para ver os resultados. https://tarcisiofischer.github.io/2020-07-27/biblioteca-petsc Plot da matplotlib mostrando o campo de velocidades, solução de um problema de dinâmica de fluidos, resolvido usando a PETSc
44. Exemplo 3 “high-performance, robust, memory efficient, and easy to use software package for solving large sparse linear systems of equations on shared memory multiprocessors” https://software.intel.com/mkl
45. Exemplo 3 https://tarcisiofischer.github.io/ Exemplo de resultado do processo de difusão bidimensional sem termo fonte. A leitura da imagem e setup do problema pode ser escrito em Python, enquanto a solução do sistema linear pode ser feito pela PARDISO
46. Perguntas? tarcisiofischer.github.io /tarcisio-fischer /tarcisiofischer /tarcisiofischer