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Generics

Genericsはパラメトリックなポリモーフィズムの形態であり、.NET やJavaなど、様々な言語に実装されています。C++のテンプレートと同等の機能を持ち合わせています。

Rust

Rustは、MoFoが支援するプログラミング言語。高速性を維持しつつも、メモリ管理を安全に行うことが可能な言語です。同じコンパイル言語であるC言語やC++では困難だったマルチスレッドを実装しやすく、並行性という点においても優れています。

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Rust で generics を使うときのエラー

Yhaya

総合スコア439

Generics

Genericsはパラメトリックなポリモーフィズムの形態であり、.NET やJavaなど、様々な言語に実装されています。C++のテンプレートと同等の機能を持ち合わせています。

Rust

Rustは、MoFoが支援するプログラミング言語。高速性を維持しつつも、メモリ管理を安全に行うことが可能な言語です。同じコンパイル言語であるC言語やC++では困難だったマルチスレッドを実装しやすく、並行性という点においても優れています。

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投稿2021/02/28 13:17

編集2021/03/01 09:24

やろうとしていること

Rust で Python で使うようのコードを書いています。Python で使うときに配列の中身は整数型でも浮動小数点数でも良いようにしたいのでジェネリクスを使って対応させようとしています。

rust

1use pyo3::prelude::*; 2use pyo3::wrap_pyfunction; 3 4use num_traits::{NumAssign, NumCast}; 5 6#[pymodule] 7fn pykk(_py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> { 8 m.add_wrapped(wrap_pyfunction!(imag2real))?; 9 Ok(()) 10} 11 12#[pyfunction] 13fn imag2real<T>(x: Vec<T>, y: Vec<T>) -> PyResult<Vec<f64>> 14where 15 T: NumAssign + NumCast + Copy 16{ 17 const PI: f64 = 3.141592653589; 18 let mut result = vec![0.0; y.len()]; 19 20 for i in 0..x.len() { 21 result[i] = 2.0 / PI * integrate(&x, &y, i); 22 } 23 24 Ok(result) 25}

forループの中に出てきている integrate(&x, &y, i) という関数は以下のような入出力をもっています。

rust

1fn integrate<T>(x: &Vec<T>, y: &Vec<T>, num: usize) -> f64;

T は上の img2real で定めているものと同じように定義しています。

生じている問題

上のコードをビルドすると下のようなエラーが生じます。

bash

1error[E0283]: type annotations needed for `Vec<T>` 2 --> src/lib.rs:26:4 3 | 425 | #[pyfunction] 5 | ------------- consider giving `arg0` the explicit type `Vec<T>`, where the type parameter `T` is specified 626 | fn imag2real<T>(x: Vec<T>, y: Vec<T>) -> PyResult<Vec<f64>> 7 | ^^^^^^^^^ 8 | | 9 | cannot infer type for type parameter `T` declared on the function `imag2real` 10 | required by a bound in this 1127 | where 1228 | T: NumAssign + NumCast + Copy 13 | --------- required by this bound in `imag2real` 14 | 15 = note: cannot satisfy `_: NumAssign` 16help: consider specifying the type argument in the function call 17 | 1826 | fn imag2real::<T><T>(x: Vec<T>, y: Vec<T>) -> PyResult<Vec<f64>> 19 | ^^^^^

このエラーが言っていることは

  • Vec<T> に型アノテーションをつけろ
  • T を型推論出来ない

ということだと思うのですが、これらをどう解決したらいいのかわかりません。

初歩的な質問かと思いますが、どうぞよろしくお願いいたします。

追記

Cargo.toml

toml

1[package] 2authors = ["xxx xxx"] 3edition = "2018" 4name = "pykk" 5version = "0.1.0" 6 7# See more keys and their definitions at https://doc.rust-lang.org/cargo/reference/manifest.html 8 9[lib] 10crate-type = ["cdylib"] 11name = "pykk" 12 13[dependencies.pyo3] 14features = ["extension-module"] 15version = "0.13.2" 16 17[dependencies] 18num-traits = "0.2.14"

関数 integrate の実装

rust

1fn integrate<T>(x: &Vec<T>, y: &Vec<T>, num: usize) -> f64 2where 3 T: NumAssign + NumCast + Copy, 4{ 5 let mut result = T::from(0.0).unwrap(); 6 let diff = x[1] - x[0]; 7 8 for i in 0..x.len() { 9 if i == num { 10 continue; 11 } 12 result += x[num] * y[i] / (x[i] * x[i] - x[num] * x[num]) * diff; 13 } 14 15 result.to_f64().unwrap() 16}

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blackenedgold

2021/03/01 01:51

回答にあたってエラーが出る状況を再現したいので以下の情報を追記して頂けないでしょうか * Rustのバージョン * Cargo.tomlの内容(特にdependencies) * 可能ならエラーを再現できる完全なコード + 特にintegrateの完全な定義、少なくとも完全な型 恐らくですがnum_traitsのバージョン違いのエラーなんじゃないかと推測していますが、状況が分からないため確定できません。追記をお願いします。
Yhaya

2021/03/01 09:20

追記いたしました。宜しくお願い致します。
Yhaya

2021/03/01 09:21

書き忘れました。Rustのバージョンは 1.50.0 です
guest

回答2

0

ベストアンサー

追記ありがとうございます。手元で動かすことで状況を確認できました。エラーは直接的にはPyO3の pyfunction アトリビュートマクロがジェネリクスをサポートしてないエラーのようですが、根本的な原因としてやろうとしていることができない、あるいは一筋縄ではいかないことをやろうとしているからのようです。

Rustのジェネリクス関数は実体を持たず、i64f64 などの型を与えてはじめて関数の実体が作られます。元のコードでいえば imag2real が実際の関数を作るためのテンプレートのようなもので、 imag2real::<i64>imag2real::<f64> が実際の関数になります。Rustの内部で使う分にはコンパイラがよしなにやってくれるので意識しなくていいのですが、今回のように外部に関数を晒そうとすると実体がないので今回のようなエラーになります。なので「ジェネリクスの関数をそのままPythonに晒す」はできないと思って下さい。

ただ、今回やろうとしていることが全くできないかというとそうでもなくて、どうにかする手段がなくはないです。問題なのがPythonに晒す関数がジェネリクスなことなので、Pythonに晒す部分だけ普通の関数にして内部でジェネリクスな関数を呼んであげると実現できます。この方法だとソースコード内で指定した型しか扱えませんが、どのみち数値演算で使う型は限られているのでそこまで問題にはならないんじゃないでしょうか。

rust

1#[pymodule] 2fn pykk(_py: Python, m: &PyModule) -> PyResult<()> { 3 #[pyfn(m, "imag2real")] 4 fn imag2real_dispatch(py: Python, x: Vec<PyObject>, y: Vec<PyObject>) -> PyResult<Vec<f64>> { 5 // ここでRustの型にキャストする 6 if let (Ok(x), Ok(y)) = (try_convert::<i64>(py, &x), try_convert::<i64>(py, &y)) { 7 // i64で呼んでるのでi64の実体がここで作られる 8 imag2real(x, y) 9 } else if let (Ok(x), Ok(y)) = (try_convert::<f64>(py, &x), try_convert::<f64>(py, &y)) { 10 // 同じくf64の実体がここで作られる 11 imag2real(x, y) 12 } else { 13 // Pythonの型のミスマッチの例外を出す。 14 // ごめんなさい、例外について調べきれてないのでご自身でここは埋めて下さい 15 todo!() 16 } 17 } 18 19 m.add_wrapped(wrap_pyfunction!(imag2real_dispatch))?; 20 Ok(()) 21} 22 23fn imag2real<T>(x: Vec<T>, y: Vec<T>) -> PyResult<Vec<f64>> 24where 25 T: NumAssign + NumCast + Copy, 26{ 27 const PI: f64 = 3.141592653589; 28 let mut result = vec![0.0; y.len()]; 29 30 for i in 0..x.len() { 31 result[i] = 2.0 / PI * integrate(&x, &y, i); 32 } 33 34 Ok(result) 35} 36 37fn try_convert<'a, T>(py: Python<'a>, v: &'a Vec<PyObject>) -> PyResult<Vec<T>> 38where 39 T: FromPyObject<'a>, 40{ 41 v.iter() 42 .map(|e| e.extract(py)) 43 .collect::<Result<Vec<T>, _>>() 44} 45

NumpyやPandasとの相互利用を考えられてるとのことですが、私の手元に環境がないので調べられませんでした。多分動くんじゃないかなと思うのですがご自身でご確認下さい。
因みにこの方法(PyO3で楽に書く方法)は少なくとも1回はデータの変換処理が入るのであんまり効率的じゃないんじゃないかと思います。恐らくですが効率を求めるならPythonのFFIを調べて直接numpyのAPIを叩くことになるんじゃないかと思います。効率については測ってみないと何ともいえないので参考までに。

投稿2021/03/01 11:21

blackenedgold

総合スコア468

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Yhaya

2021/03/01 14:45

丁寧な説明ありがとうございます。とてもわかり易かったです。ジェネリクスの関数をそのままPythonに晒すというのは出来ないんですね、初めて知りました。
guest

0

PyO3 を用いる場合に Rust 側で generic types を使う方法についての回答にはなりませんが、generic types を使わずに PyList などを使うのはいかがでしょうか。例えば下のような感じに:

rust

1extern crate num_traits; 2extern crate pyo3; 3 4use pyo3::prelude::*; 5use pyo3::wrap_pyfunction; 6use pyo3::FromPyObject; 7use pyo3::types::{PyList}; 8use num_traits::{NumAssign, NumCast}; 9 10use std::f64::consts::PI; 11 12#[pyfunction] 13fn imag2real(x: &PyList, y: &PyList) -> PyResult<Vec<f64>> 14where 15{ 16 let mut result: Vec<f64> = vec![0.0; y.len()]; 17 18 for i in 0..x.len() { 19 result[i] = 2.0 / PI * integrate(&x, &y, i); 20 } 21 22 Ok(result) 23} 24 25/// integrate 関数の中身が不明なので、とりあえず適当に書いてます 26fn integrate(x: &PyList, y: &PyList, num: usize) -> f64 27{ 28 let u: Vec<f64> = x.as_ref().extract().unwrap(); 29 let v: Vec<f64> = y.as_ref().extract().unwrap(); 30 let mut sum: f64 = 0.0; 31 for (uv, vv) in u.iter().zip(v.iter()){ 32 sum += uv + vv; 33 } 34 sum 35}

"PyO3 user guide" の Mapping of Rust types to Python types によれば、Rust の Vec<T> に対して pyo3::types::PyList が対応するようです。
PyList の中の

上記コードでは若干回りくどい(PyListVec<f64> などに変換している)ことをしていますが、他にいい方法があるかもしれません。

以下、参考URLです。

投稿2021/02/28 14:51

Surpris

総合スコア106

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Yhaya

2021/03/01 09:16

回答くださりありがとうございます。試してみたところ、PyListに変更することでうまくいくのですが、Python側から呼び出すときに当然ですが list 型しか受け付けてくれず、pandas.Series や numpy.ndarray を入れるときには list にキャストする必要がありました。 Rust側で Vec<f64>を指定しているときにはこれらも受け付けてくれるのですが、PyListを使って pandas.Seriesなどを引数として取らせるようにはできますでしょうか?
guest

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