PDF de programación - Python en Supercomputación

Python en Supercomputación

Charla introductoria

Guillem Borrell i Nogueras

ETSIA, Octubre 2007

Preguntas...

I ¾Por qué se llama Python?
I ¾Quién usa Python?
I ¾Para qué sirve Python?

I Principales características de Python

I ¾Por qué Python se está volviendo tan popular?
I ¾Por qué Python y no otro lenguaje?
I ¾Qué puede ofrecer Python al HPC?

I Inconvenientes de Python

I Ejemplos

¾Por qué se llama Python?

Python debe su nombre a...

Monty Python

¾Quién usa Python?

¾Para qué sirve Python?

Prácticamente para cualquier cosa que se nos pueda ocurrir

Desde páginas web...

Plone, Zope

...A utilidades para bioinformática

Pymol

Principales características de Python

I Software Libre (Licencia estilo BSD)
I Interpretado
I Interactivo
I Multiparadigma

I Procedimental
I Modular
I Orientado a Objetos

I Multiplataforma
I Especicación especialmente corta (IronPython, Jython, PyPy,

Stackless)

I Incluye las pilas
I ...

¾Por qué Python se está volviendo tan popular

I Fácil de aprender
I Fácil de ampliar
I Consistente por diseño
I Impone un buen estilo de programación
I Soporta todas las prácticas propuestas por XP, Agile.

Porque es divertido

¾Por qué Python y no otro lenguaje?

I Fácilmente extensible

I CPython, escrito en ANSI C
I Duck Typing (VS. Java y C++)
I Software Libre
I Excelente documentación

¾Qué pinta tiene código escrito en Python?

Todo es un objeto

guillem@aiguaviva ~ $ python
Python 2.4.4 (#1, Sep 25 2007, 21:44:53)
[GCC 4.1.2 (Gentoo 4.1.2)] on linux2
Type "help", "copyright", "credits" or "license" ...
>>> import cmath
>>> i=cmath.sqrt(-1) #Los namespaces son objetos
>>> i.conjugate() #Los números son objetos
-1j
>>> i.imag
1.0
>>> i.real
0.0
>>> i+=3
>>> i
(3+1j)

Denir funciones es muy fácil

return numero+1

>>> def sumauno(numero):
...
...
>>> sumauno(i)
(4+1j)

I No hay llaves ni ends, los niveles se denen por el sangrado.

Documentación a la Matlab

"""Esta es una función documentada, a diferencia
de Matlab la documentación de las funciones de
Python es extraíble y formateable"""
pass

>>> def docfunc():
...
...
...
...
...
>>> help(docfunc)
Help on function docfunc in module __main__:

docfunc()

Esta es una función documentada, a diferencia de
Matlab la documentación de las funciones de Python
es extraíble y formateable

Una clase llamada pato

>>> class pato:

def reproducete(self):

cantidad += 1

cantidad = 1
def haz_cua(self):
print "cua!"

...
...
...
...
...
...
...
>>> estoesunpato=pato() #instancia de pato
>>> estoesunpato.cantidad
1
>>> estoesunpato.haz_cua()
cua!

Duck Typing

Si algo anda como un pato y hace cua como un pato para mi va a
ser un pato.

def haz_cua(self):

>>> estoesunpato=pato() #instancia de pato
>>> cuaqueador(estoesunpato)
cua!
>>> class guillem:
...
...
...
>>> falsopato=guillem() #ese soy yo
>>> cuaqueador(falsopato)
cua!
>>> isinstance(falsopato,pato)
False

print "cua!"

Para la función cuaqueador yo soy tan pato como un pato.

Y mucho más...

¾Qué puede ofrecer Python al HPC?

Python es lento, ∼ 10×C; Python pretende completar C y Fortran,
no sustituirlos.

Sirve para...

Manejar la Complejidad

Wrappers, Interfaces, Prototipado, Scripting...

Inconvenientes de Python (para HPC)

I Diseño Single Thread (GIL)!
I Implementación limpia vs. optimizada
I Librería estándar escrita en python (20 %-30 % C)
I Versatilidad vs. potencia.
I No hay una implementación propia de Arrays y Buers
I Es interpretado (¾?)

Soluciones a los inconvenientes

I Inlining (Weave)
I Extending (ctypes)
I Paralelo (PyMPI, ctypes, ParallelPython)
I PyPy
I Stackless
I Numpy, Scipy...

Numpy

Es una extensión de Python que soporta arrays n-dimensionales

Es una maravilla, verdad verdadera. Lástima que no se pueda
demostrar en una transparencia

Una pequeña introducción

>>> import numpy as N
>>> x=N.array([[1,2,3,2],[2,3,4,3],

[2,3,4,3],[3,2,3,4]],'d')

>>> N.fft.rfft2(x)
array([[ 44.+0.j,
[ -4.+0.j,
[ -4.+0.j,
[ -4.+0.j,
>>> x.transpose()
array([[ 1.,

-6.+2.j,
-2.+2.j,
-2.-2.j,
2.-2.j,

0.+0.j],
0.+0.j],
0.+0.j],
0.+0.j]])

2., 2.,
[ 2., 3., 3.,
[ 3., 4., 4.,
[ 2., 3., 3.,

3.],
2.],
3.],
4.]])

¾Cuál es la idea entonces?

Introducir Python en HPC ⇔ Crear una aplicación multilenguaje.

rendimiento

Python + Fortran,C

Fortran, C

Python

Matlab

complejidad

¾Qué se gana añadiendo Python a C, Fortran?

I Namespaces
I Abstracción (Modularidad, OO)
I Añadir interactividad
I Autodocumentación
I Crear cajas negras

I Si no tengo que saberlo no me lo cuentes
I Si no tengo que verlo no me lo enseñes
I Si algo funciona bien, recíclalo

¾Cómo se añade Python a C y Fortran?

Haciendo Wrappers

C, Fortran Wrapper

Python

Objetivo: crear un Matlab c muy personalizado.

I Ventajas

I Añaden interactividad, potencia, versatilidad...
I No hay que repetirlos

I Inconvenientes

I Más decisiones de diseño
I Requieren más esfuerzo

¾Por qué Python?

Porque en muchos casos:

I Los wrappers ya estarán hechos (lapack, blas, tpack, mpi)
I Hacerlos requerirá un esfuerzo mínimo

Gracias a:

I ctypes
I f2py (Fortran)
I SWIG (C, C++)
I weave
I ...

Continuará...

Charla técnica

I Python Vs. Matlab.
I Más sobre los wrappers.
I Arrays en C, Fortran y Python.
I GIL.
I Uso de F2Py.
I ctypes.
I Python en paralelo.