Как динамически изменить точность вычислений с плавающей запятой в пакете?

На чтение 4 мин Опубликовано 18.10.2024

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Выбор подхода
Заключение

Вопрос или проблема

Я пишу пакет на python, который выполняет множество операций с массивами с использованием разных библиотек (numpy, numexp, pyfftw). Он состоит из нескольких утилитных скриптов и скрипта симуляции, который анализирует файл .ini и выполняет определенную симуляцию. Я хотел бы выбрать точность (в файле .ini), которая будет применяться ко всем вычислениям для данной симуляции.

Я хотел бы узнать, возможно ли реализовать это по следующей логике (код не работает):

#config.py
DTYPE = 'float64'

#utility.py
import numpy as np
from config import DTYPE

def create_array():
    print(DTYPE)
    arr = np.ones(10, dtype=DTYPE)
    return arr

#simulation.py
from config import DTYPE
from utility import create_array

if __name__ == '__main__':
    print(DTYPE)
    precision = get_precision(ini_file)
    DTYPE = precision
    create_array()

Если точность ‘float32’, я хотел бы увидеть следующий вывод:

'float64'
'float32'

Я видел [эту проблему](https://github.com/numpy/numpy/issues/6860). Это неплохое решение, но поскольку я использую несколько библиотек, monkey-patching (np.array -> np.array(..., dtype=DTYPE)) кажется не идеальным, и я хочу изменить точность от симуляции к симуляции.

Я понимаю, что мой код не работает, так как константа DTYPE загружается во время импорта и изменяется во время выполнения.

Ответ или решение

Вопрос, который вы поднимаете, связан с динамической изменяемостью типа данных (точности плавающей запятой) в вашем Python-пакете. Действительно, при использовании констант (например, DTYPE в вашем коде) важно понимать, что значения таких констант загружаются во время импорта, что делает их статичными в контексте модуля. Однако, есть несколько подходов, которые могут помочь вам реализовать требуемую функциональность.

Выбор подхода

Использование глобальных переменных: Один из простейших способов – это объявить переменную в основном скрипте, а затем передавать её значение при вызовах функций, которые требуют указанного типа данных. Это может быть реализовано следующим образом:
```
# config.py
DTYPE = 'float64'

# utility.py
import numpy as np

def create_array(dtype):
    print(dtype)
    arr = np.ones(10, dtype=dtype)
    return arr

# simulation.py
from config import DTYPE
from utility import create_array

def get_precision(ini_file):
    # Здесь должен быть код, который считывает .ini файл и возвращает нужную точность
    return 'float32'

if __name__ == '__main__':
    print(DTYPE)  # вывод из config.py
    precision = get_precision('path/to/ini_file')
    create_array(precision)
```
В этом варианте вы передаете precision непосредственно в функцию create_array, что позволяет динамически изменять его на основе вашего .ini файла.

Использование классов: Если ваш пакет становится более сложным, вы можете рассмотреть возможность создания класса, который будет хранить состояние (включая тип данных) и методы для выполнения операций:

# config.py
class Config:
    def __init__(self, dtype='float64'):
        self.dtype = dtype

# utility.py
import numpy as np

class ArrayUtility:
    def __init__(self, config):
        self.config = config

    def create_array(self):
        print(self.config.dtype)
        arr = np.ones(10, dtype=self.config.dtype)
        return arr

# simulation.py
from config import Config
from utility import ArrayUtility

def get_precision(ini_file):
    # Код для получения точности из файла .ini
    return 'float32'

if __name__ == '__main__':
    config = Config()
    print(config.dtype)  # вывод из Config

    precision = get_precision('path/to/ini_file')
    config.dtype = precision  # обновление точности

    util = ArrayUtility(config)
    util.create_array()

Этот подход позволяет вам не только изменять тип данных, но и расширять функционал вашего пакета в будущем.

Использование контекста: Вы также можете рассмотреть использование контекстных менеджеров для изменения типа данных в определенной области кода.

Заключение

Каждый из упомянутых подходов имеет свои преимущества и недостатки, и выбор будет зависеть от требований к вашему проекту и его сложности. Применение динамического подхода к типам данных поможет вам настроить ваш пакет для гибкой работы с различными библиотеками, такими как NumPy, Numba и другие. Оптимизация вашего кода приведет к лучшему управлению памятью и улучшению производительности расчетов.

Не забудьте протестировать выбранный вариант, чтобы убедиться, что он соответствует вашим требованиям, и обеспечьте внимание к деталям при обработке различных сценариев.