Python más rápido que Java

Con un título de post robado de la charla de Facundo Batista y Lucio Torre (“Python más rápido que C“) empiezo un post para comentar los resultados que fui obteniendo a lo largo de la implementación de un árbol de búsqueda trie, para el desarrollo de un trabajo práctico de la facultad.

Una parte del trabajo consiste en crear una función de autocompletado, esto es, a medida que el usuario vaya tipeando letras en un editor de texto, se despliegue una lista con todas las sugerencias que coinciden con la cadena de teclas tipeadas. Por ejemplo, si el usuario va tipeando “automovi”, el programa sugiere las palabras [“automovilístico”, “automovilismo”, “automovilista”] (la lista de todas las palabras son previamente cargadas desde un archivo de texto plano).

Con mi equipo intuíamos que esto se hacía con un árbol, ni idea porqué, pero pensábamos que era mejor que hacer una lista con todas las ocurrencias y filtrar por “startswith()” (empieza con), ya que de esta forma estamos recorriendo toda la lista, y el proceso se alentecería bastante. Asique opción descartada definitivamente… Aunque… ¡Aunque nada, y listo

Luego seguimos leyendo el trabajo, y decía: “La cantidad de palabras en los diccionarios puede ser grande, por lo cual se recomienda que la selección de la palabra actual se realice mediante una referencia a una estructura arbórea, y que no se cree una lista con todas las palabras posibles, ya que la ineficiencia de esta opción puede notarse en una aplicación interactiva como la que se pretende desarrollar”. Por lo que no descubrimos nada con lo que intuíamos, pero por lo menos nos dimos cuenta que no estábamos equivocados…

El primer día que nos juntamos con Guille, mi compañero de grupo junto a Iván, aunque éste último se encontraba ausente debido a que estaba en su ciudad (¿natal?), nos pusimos las pilas pensando cómo iba a ser la estructura de datos que queríamos crear y cómo podíamos luego buscar las coincidencias con respecto a lo que tipeaba el usuario.

Sin ningún tipo de estupefaciente encima, ni siquiera cerca, empezamos a delirar varias ideas, árboles, listas, diccionarios, pilas, colas, mates y música volaban por todos lados. Pero ninguna de todas las ideas nos convencía.

A todo esto estábamos en la tarde del Miércoles de esta semana en la pileta de mi casa pensando estas cuestiones con un infiltrado en el grupo (Nico). Aunque ya habíamos trabajado a la mañana corrigiendo algunas cosas del trabajo anterior, que pensábamos que podían llegar a estar mal. La idea que fue más acertada por los tres, fue la de tener en cada nodo una lista con todos sus hijos, además de un caracter (que componía una de las letras de la palabra), y una marca indicando si en ese nodo terminaba una palabra o no.

Según algunos comentarios de Nico en su computadora la carga del diccionario.txt de unos 800Kb aproximadamente en una estructura le llevaba algo así como 5min, ¡Una guasada! Lo que en gran parte fue el comienzo de esta investigación.

Hicimos algunas cosas más (perdimos un poco de tiempo), y nos pusimos a codificar algo con el Guille. No llegamos a nada concreto, ni siquiera pudimos terminar de pulir la idea que teníamos. Él se fue y yo me quedé con la espina en el ojo de que cómo no podíamos implementar un árbol, si ya lo había hecho en ocasiones anteriores… Bueno, pasó y me fui a dormir.

Al otro día cuando me levanto, me voy derecho al canal IRC de PyAr, sabiendo de ante mano que tienen muy buena onda y que seguro alguno me iba a tirar alguna pista de cómo implementar un árbol de este tipo, por lo menos en Python. Lo que más necesitaba era saber si la idea que teníamos estaba más o menos acertada, sobre todo para no empezarme a pelear con Java sin saber si lo que estoy haciendo va a funcionar o no.

Me tiraron varias ideas teóricas, conceptos, material para investigar (que busque en google 😉 ) y demás, hasta que Facundo mandó una implementación de esa estructura arbórea que yo necesitaba en Python. Él implementó algo muy parecido a lo que teníamos pensado pero cambiando algunas cosas, por ejemplo, en vez de listas utilizó diccionarios y algunas otras cuestiones que permite Python. La cuestión es que me hizo entender muy bien el funcionamiento de éstos árboles y lo rápido, fácil y útil que es Python para crear prototipos de cualquier cosa.

Lo primero que probé fue cargar todo este archivo con la implementación que hizo Facu (en el link anterior ya tiene las modificaciones que le hice yo). Lo cargó enseguida, demoró 5.12 segundo, que comparado con los 5 minutos de los que veníamos manejando con Nico, no era nada. Hice una búsqueda y funcionó. Pero pasaron algunas cosas, por ejemplo el programa en memoria estaba ocupando 185Mb de ram y 100Mb de memoria virtual, lo que es ¡Una locura!. Igualmente no molesté más a la gente de PyAr hasta que implemente mi versión en Java y podamos comparar tiempos de ejecución, de carga, de búsqueda y demás porque quizás esto era ¿aceptable?.

Luego de hacerlo en Java después de algunas peleas con los tipos de datos, partiendo de que no encontraba cuál era la clase de diccionarios ya que está Dictionary, pero esta es abstracta, por lo tanto no puedo tener instancias de estas. Así seguí bajando por el árbol de herencia hasta llegar a la clase Properties. Ni idea si esto es un diccionario o no, pero lo hice con esta clase y funcionó por lo menos…

Terminé de codificarlo todo, el código resultante quedó así (la implementación en Java) y los tiempos para “cargar las palabras del diccionario al árbol” y “cargar el árbol y realizar una búsqueda” son estos. El comando time está ejecutado tres veces por cada operación. Una vez que el programa carga todo el árbol en memoria, este ocupa 108Mb de memoria ram física y al rededor de 180Mb de memoria de intercambio algo similar a lo que ocupaba el programa hecho en Python. Asique estaba conforme con ambas implemenetaciones hasta el momento.

“La primera versión que había hecho del programa en Java ocupaba sólo 20Mb en memoria, lo cual me sorprendió mucho cuando ví. Pero que luego de unas correcciones pasó a parecerse a la implementación hecha en Python”😉

En este momento dejé un comentario en el foro de la materia explicando esta situación, comentando de que habíamos creado esta estructura y que seguro que el programa iba a ser muy lento a la hora de mostrar las sugerencias en la lista de posibilidades. Pero hasta el día de hoy no he tenido ninguna respuesta😦 .

Comenté en el canal de PyAr que me parecía raro que el programa ocupara tanto en memoria en comparación con la incorrecta implementación del mío😀 (que en este momento desconocía) y Facundo mejoró su código agregando __slots__ para que la clase sepa cuanta memoria reservar de ante-mano. Y el programa pasó a ocupar como 80Mb menos en memoria, lo cual es bastante menos. Interesante.

Hoy, tres días después de haber pensado que era una locura meter todas las palabras y hacer startswith, me puse a implementar esta forma de encarar el problema, para luego llevarme una sorpresa gigante.

El programa para la carga y búsqueda lo hice en Python, ya que quería ver resultados rápidos, y Python para esto viene al pelo. Ni bien terminé de hacerlo corrí la aplicación cargando el árbol y nada más, en dónde veo que esta carga estaba demorando solamente 0.13 segundos como mucho, lo que no se compara con la carga del árbol que era 5.12 segundos con el algoritmo de Facundo también hecho en Python y 2.6 segundo que demoraba el mío hecho en Java. Entonces ¿es mejor utilizar listas que árboles para esto? El programa en Python con una lista en vez de un árbol es este.

Por ahora estoy bastante mareado con todos los resultados que obtuve. En el canal de PyAr me dijeron que quizás no importe tanto el tiempo que demore en cargar el diccionario ya que esto se hace una sola vez, lo que más importa es el tiempo de búsqueda de concordancias… Pero el resultado promedio que obtuve con esta implementación buscando 100 palabras aleatoreas:

[manuel] [~/blog/python-mas-rapido-que-java]$ python lista.py
En cargar: 0.07 seg
Cantidad de palabras a buscar: 100
Busq x palabra: 41.96 mseg
[manuel] [~/blog/python-mas-rapido-que-java]$

Cuanto tenga menos dudas o esté seguro al menos de cómo lo voy a desarrollar y qué estructura de datos voy a usar para hacer esto escribo cómo y qué hice😛

5 pensamientos en “Python más rápido que Java

  1. No es un comentario, más bien un favor… acabo de leer este mensaje y me pareció muy interesante, puesto que yo apenas comienzo con el cuento de la programación y con el Python. Por lo tanto no he entendido mucho solo que usaron bastantes métodos y formas para solucionar el problema que les propusieron, y algo que me sirve mucho es…

    — ¿Cómo manejar árboles en Python? (Cómo se crean, se llenan, se recorren y se eliminan)

    —¿Cómo se manejan grafos en Python? (Cómo se crean, se llenan, se recorren y se eliminan)

    Es un trabajo para la Universidad (como les dije, apenas empiezo y me gustaría que me colaboraran en esta ‘tontería’ para ustedes.

    Si pueden me dejan una breve explicación en mi correo electrónico —jonnas_bedoya@hotmail.com — muchas gracias, hasta luego.

  2. Roger dice:

    Llegue hasta aca desde la lista de pyar.

    Mira esta implementacion usando regex en vez de recorrer la lista por cada palabra, es mas rapida y usa menos memoria😀

    http://www.paste-it.net/4480

    Saludos

  3. cocotapioca dice:

    Properties? Usa Hashtable.

  4. gonzalo diaz dice:

    Buscando información de diccionarios en java, encontré este link en google, estoy cursando la materia con vos, y postee en uno de tus threads del foro… cualquier cosa saca mi mail de ahí del foro y hablamos…
    como coloque ahí en el foro, tb lo implemente con arboles trie pero la cantidad de memoria ocupada por la aplicación en ejecución es 47mb, y los tiempos de carga son mínimos (en mi pc demora 0,7seg en cargar el árbol… en la de uno de mis compañeros 2,2segundos). La búsqueda de palabras es instantánea (0,0segundos)…
    Aun así, al código le falta algo de optimización que calculo hoy lo vamos a mejorar…
    Agregame y hablamos si queres.
    Saludos…

  5. alecu dice:

    En java no usen hashtable para hacer diccionarios, porque es vieja.
    Usen la interfaz Map, y alguna implementacion de map, por ejemplo HashMap.

    Saludos,

    alecu

    Ejemplo:

    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;
    ...
    Map m;
    m= new HashMap();

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