从 Python 生成和运行 Haskell 代码



我们正在编写一个python程序,它试图在给定输入输出对的情况下合成一个(简单的)哈斯克尔函数。在整个程序运行过程中,我们生成 haskell 代码并根据用户提供的示例检查其正确性。 假设我们得到输入"1 2"和预期输出"3"。我们会(最终) 想出加号功能。然后我们会跑(x y -> x + y) 1 2Haskell,并检查其计算结果是否为 3。

我们目前做事的方式是运行以下python代码:

from subprocess import Popen, PIPE, STDOUT
proccess = Popen(f'ghc -e "{haskell_code}"', shell=True, stdout=PIPE, stderr=STDOUT) 
haskell_output = proc.stdout.read().decode('utf-8').strip('n')

由于我们都不熟悉ghc,haskell,流程或与此相关的任何内容,我们希望有人可以帮助我们以(更有效)的方式执行此任务,因为这目前非常慢。

此外,我们希望能够执行多个语句。例如,我们想导入 Data.Char,以便我们的函数可以使用 "toUpper"。但是,我们目前这样做的方式是通过发送单个 lambda 函数和附加到它的输入,我们不确定如何在上面添加导入语句(添加""似乎不起作用)。

总而言之,我们想要最快的(运行时)解决方案,它允许我们从 python 测试 haskell 函数(我们没有提前或某个时间点的所有 haskell 函数的代码,而是在生成代码时进行测试),同时允许我们使用多个语句(例如, 导入)。

抱歉,如果其中任何一项是微不足道或愚蠢的,任何帮助将不胜感激。

这似乎是一件奇怪的事情......但同样有趣

这里立即想到了两件事。首先是使用 ghci repl,而不是为每次评估尝试生成一个新进程。这个想法是将您的 I/O 流式传输到 ghci 进程中,而不是为每次尝试生成一个新的 ghc 进程。为每个评估启动一个新进程的开销似乎是相当性能杀手。我通常会选择expect,但由于你想要python,我会调用pexpect

import pexpect
import sys
from subprocess import Popen, PIPE, STDOUT
import time

REPL_PS = unicode('Prelude> ')
LOOPS = 100

def time_function(func):
def decorator(*args, **kwargs):
ts = time.time()
func(*args, **kwargs)
te = time.time()
print "total time", (te - ts)
return decorator

@time_function
def repl_loop():
repl = pexpect.spawnu('ghci')
repl.expect(REPL_PS)
for i in range(LOOPS):
repl.sendline('''(\x y -> x + y) 1 2''')
_, haskell_output = repl.readline(), repl.readline()
repl.expect(REPL_PS)

@time_function
def subproc_loop():
for i in range(LOOPS):
proc = Popen('''ghc -e "(\x y -> x + y) 1 2"''', shell=True, stdout=PIPE, stderr=STDOUT) 
haskell_output = proc.stdout.read().decode('utf-8').strip('n')
# print haskell_output

repl_loop()
subproc_loop()

这给了我非常一致的>2x速度提升。

有关更多信息,请参阅 pexpect 文档:https://github.com/pexpect/pexpect/

第二个直接的想法是使用一些分布式计算。我没有时间在这里构建完整的演示,但是在互联网和SO的土地上已经有很多很好的例子。这个想法是让多个"python + ghci"进程从公共队列中读取eval attempts,然后将结果推送到公共eval attempt checker。我对 ghc(i) 了解不多,但快速检查显示 ghci 是一个多线程进程,因此这可能需要多台机器才能完成,每台机器并行尝试不同的尝试子集。

这里可能感兴趣的一些链接:

如何在 Python 中使用多处理队列?

https://docs.python.org/2/library/multiprocessing.html

https://eli.thegreenplace.net/2012/01/24/distributed-computing-in-python-with-multiprocessing

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