יכולת פעולה הדדית של Python

הצג באתר TensorFlow.org הפעל ב-Google Colab צפה במקור ב-GitHub

Swift For TensorFlow תומך בפעולה הדדית של Python.

אתה יכול לייבא מודולים של Python מ-Swift, לקרוא לפונקציות Python ולהמיר ערכים בין Swift ל-Python.

import PythonKit
print(Python.version)
3.6.9 (default, Oct  8 2020, 12:12:24) 
[GCC 8.4.0]

הגדרת גרסת Python

כברירת מחדל, כאשר אתה import Python , Swift מחפשת בנתיבי ספריית המערכת את הגרסה החדשה ביותר של Python המותקנת. כדי להשתמש בהתקנה ספציפית של Python, הגדר את משתנה הסביבה PYTHON_LIBRARY לספרייה המשותפת libpython שסופקה על ידי ההתקנה. לדוגמה:

export PYTHON_LIBRARY="~/anaconda3/lib/libpython3.7m.so"

שם הקובץ המדויק יהיה שונה בין סביבות ופלטפורמות Python.

לחלופין, אתה יכול להגדיר את משתנה הסביבה PYTHON_VERSION , המורה לסוויפט לחפש בנתיבי ספריית מערכת גירסת Python תואמת. שים לב ש- PYTHON_LIBRARY מקבל עדיפות על פני PYTHON_VERSION .

בקוד, אתה יכול גם לקרוא לפונקציה PythonLibrary.useVersion , המקבילה להגדרת PYTHON_VERSION .

// PythonLibrary.useVersion(2)
// PythonLibrary.useVersion(3, 7)

הערה: עליך להפעיל את PythonLibrary.useVersion מיד לאחר import Python , לפני שתקרא קוד Python כלשהו. לא ניתן להשתמש בו כדי להחליף באופן דינמי גרסאות Python.

הגדר PYTHON_LOADER_LOGGING=1 כדי לראות פלט ניפוי באגים עבור טעינת ספריית Python .

יסודות

ב-Swift, PythonObject מייצג אובייקט מ-Python. כל ממשקי ה-API של Python משתמשים ומחזירים מופעים PythonObject .

סוגים בסיסיים ב-Swift (כמו מספרים ומערכים) ניתנים להמרה ל- PythonObject . במקרים מסוימים (עבור מילוליות ופונקציות המקבלות ארגומנטים PythonConvertible ), ההמרה מתרחשת באופן מרומז. כדי להטיל באופן מפורש ערך Swift ל- PythonObject , השתמש באתחול PythonObject .

PythonObject מגדיר פעולות סטנדרטיות רבות, כולל פעולות מספריות, אינדקס ואיטרציה.

// Convert standard Swift types to Python.
let pythonInt: PythonObject = 1
let pythonFloat: PythonObject = 3.0
let pythonString: PythonObject = "Hello Python!"
let pythonRange: PythonObject = PythonObject(5..<10)
let pythonArray: PythonObject = [1, 2, 3, 4]
let pythonDict: PythonObject = ["foo": [0], "bar": [1, 2, 3]]

// Perform standard operations on Python objects.
print(pythonInt + pythonFloat)
print(pythonString[0..<6])
print(pythonRange)
print(pythonArray[2])
print(pythonDict["bar"])
4.0
Hello 
slice(5, 10, None)
3
[1, 2, 3]

// Convert Python objects back to Swift.
let int = Int(pythonInt)!
let float = Float(pythonFloat)!
let string = String(pythonString)!
let range = Range<Int>(pythonRange)!
let array: [Int] = Array(pythonArray)!
let dict: [String: [Int]] = Dictionary(pythonDict)!

// Perform standard operations.
// Outputs are the same as Python!
print(Float(int) + float)
print(string.prefix(6))
print(range)
print(array[2])
print(dict["bar"]!)
4.0
Hello 
5..<10
3
[1, 2, 3]

PythonObject מגדיר התאמה לפרוטוקולי Swift סטנדרטיים רבים:

  • Equatable
  • Comparable
  • Hashable
  • SignedNumeric
  • Strideable
  • MutableCollection
  • כל הפרוטוקולים ExpressibleBy_Literal

שים לב שההתאמות הללו אינן בטוחות לפי סוג: קריסות יתרחשו אם תנסה להשתמש בפונקציונליות של פרוטוקול ממופע PythonObject לא תואם.

let one: PythonObject = 1
print(one == one)
print(one < one)
print(one + one)

let array: PythonObject = [1, 2, 3]
for (i, x) in array.enumerated() {
  print(i, x)
}
True
False
2
0 1
1 2
2 3

כדי להמיר tuples מ-Python ל- Swift, עליך לדעת סטטית את האריות של tuple.

קרא לאחת משיטות המופע הבאות:

  • PythonObject.tuple2
  • PythonObject.tuple3
  • PythonObject.tuple4
let pythonTuple = Python.tuple([1, 2, 3])
print(pythonTuple, Python.len(pythonTuple))

// Convert to Swift.
let tuple = pythonTuple.tuple3
print(tuple)
(1, 2, 3) 3
(1, 2, 3)

מובנה של פייתון

גש ל-Python מובנה דרך ממשק Python העולמי.

// `Python.builtins` is a dictionary of all Python builtins.
_ = Python.builtins

// Try some Python builtins.
print(Python.type(1))
print(Python.len([1, 2, 3]))
print(Python.sum([1, 2, 3]))
<class 'int'>
3
6

ייבוא ​​מודולי Python

השתמש Python.import כדי לייבא מודול Python. זה עובד כמו מילת המפתח import ​​ב- Python .

let np = Python.import("numpy")
print(np)
let zeros = np.ones([2, 3])
print(zeros)
<module 'numpy' from '/tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/numpy/__init__.py'>
[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

השתמש בפונקציית השלכת Python.attemptImport כדי לבצע ייבוא ​​בטוח.

let maybeModule = try? Python.attemptImport("nonexistent_module")
print(maybeModule)
nil

המרה עם numpy.ndarray

ניתן להמיר את סוגי Swift הבאים אל numpy.ndarray וממנו:

  • Array<Element>
  • ShapedArray<Scalar>
  • Tensor<Scalar>

ההמרה תצליח רק אם ה- dtype של ה- numpy.ndarray תואם לסוג הפרמטר הגנרי Element או Scalar .

עבור Array , המרה מ- numpy מצליחה רק אם ה- numpy.ndarray הוא 1-D.

import TensorFlow

let numpyArray = np.ones([4], dtype: np.float32)
print("Swift type:", type(of: numpyArray))
print("Python type:", Python.type(numpyArray))
print(numpyArray.shape)
Swift type: PythonObject
Python type: <class 'numpy.ndarray'>
(4,)

// Examples of converting `numpy.ndarray` to Swift types.
let array: [Float] = Array(numpy: numpyArray)!
let shapedArray = ShapedArray<Float>(numpy: numpyArray)!
let tensor = Tensor<Float>(numpy: numpyArray)!

// Examples of converting Swift types to `numpy.ndarray`.
print(array.makeNumpyArray())
print(shapedArray.makeNumpyArray())
print(tensor.makeNumpyArray())

// Examples with different dtypes.
let doubleArray: [Double] = Array(numpy: np.ones([3], dtype: np.float))!
let intTensor = Tensor<Int32>(numpy: np.ones([2, 3], dtype: np.int32))!
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]
[1. 1. 1. 1.]

מציג תמונות

אתה יכול להציג תמונות בשורה באמצעות matplotlib , בדיוק כמו במחברות של Python.

// This cell is here to display plots inside a Jupyter Notebook.
// Do not copy it into another environment.
%include "EnableIPythonDisplay.swift"
print(IPythonDisplay.shell.enable_matplotlib("inline"))
('inline', 'module://ipykernel.pylab.backend_inline')

let np = Python.import("numpy")
let plt = Python.import("matplotlib.pyplot")

let time = np.arange(0, 10, 0.01)
let amplitude = np.exp(-0.1 * time)
let position = amplitude * np.sin(3 * time)

plt.figure(figsize: [15, 10])

plt.plot(time, position)
plt.plot(time, amplitude)
plt.plot(time, -amplitude)

plt.xlabel("Time (s)")
plt.ylabel("Position (m)")
plt.title("Oscillations")

plt.show()

png

Use `print()` to show values.