[Swift] Cách sử dụng hàm Python trong Swift

Bài đăng này đã không được cập nhật trong 5 năm

Cài đặt

Tất nhiên đầu tiên ta phải có python và libpython-dev. Sau đó vào trang này để cài đặt Toolchain. Sau đó mở Terminal và dùng lệnh:

$ export PATH="/Library/Developer/Toolchains/swift-latest/usr/bin/:$PATH"

Kiểm tra:

$ which swift
/Library/Developer/Toolchains/swift-latest/usr/bin//swift

Thế là ta đã cài đặt thành công Toolchain rồi!

Sử dụng

Để sử dụng Python trong Swift, ta cần phải import Python. Để sử dụng một module của Python ta dùng:

import Python

let module = Python.import("module_name")

Ví dụ:

import Python

let np = Python.import("numpy")
let Image = Python.import("PIL.Image")
let cv2 = Python.import("cv2")
let MongoClient = Python.import("pymongo.MongoClient")

Để an toàn hơn ta sẽ dùng Python.attemptImport:

let module = try? Python.attemptImport("module_name")

Nếu module_name không tồn tại thì module sẽ trả về nil. Theo mình thì chức năng này dành cho những người không nhớ họ đã cài thư viện gì trong máy.

PythonObject

Một đối tượng của Python sẽ được khai báo như sau:

let/var pythonElement: PythonObject = ...

Ví dụ:

let pythonInt: PythonObject = 1
let pythonFloat: PythonObject = 3.0
let pythonString: PythonObject = "Hello Python!"
let pythonRange: PythonObject = PythonObject(5..<10)
let pythonArray: PythonObject = [1, 2, 3, 4]
let pythonDict: PythonObject = ["foo": [0], "bar": [1, 2, 3]]

Để chuyển từ PythonObject về các kiểu dữ liệu Swift, ta sử dụng ép kiểu tường minh:

let int = Int(pythonInt)!
let float = Float(pythonFloat)!
let string = String(pythonString)!
let range = Range<Int>(pythonRange)!
let array: [Int] = Array(pythonArray)!
let dict: [String: [Int]] = Dictionary(pythonDict)!

Cách sử dụng các hàm của Python

Cách sử dụng cũng như là viết Python, các toán tử so sánh, cộng trừ,... cũng như trong Python. Ví dụ:

let one: PythonObject = 1
one == one // true
one < one // false
one + one // 2
Python.type(1) // <class 'int'>
Python.len([1, 2, 3]) // 3
Python.sum([1, 2, 3]) // 6

Duyệt mảng cũng như là trong Python:

let array: PythonObject = [1, 2, 3]
for (i, x) in array.enumerated() {
    print(i, x)
}

Các thư viện của Python

Numpy

numpy là một module gồm các API của C, là một bộ thư viện rộng lớn các hàm về đại số tuyến tính, các biến đổi Fourier, .... Các hàm của numpy có một đặc điểm đặc biệt đó là khi ánh xạ vào một mảng n chiều, nó sẽ ánh xạ từng phần tử và trả về một numpy.ndarray. Tuy nhiên thời gian khởi tạo một numpy.ndarray là rất lớn, nên trừ khi đã tính toán ra numpy.ndarray hoặc trừ khi có một lượng lớn phần tử, cần tính toán trên hàm đặc thù của numpy, ngoài ra ta thì nên dùng Array cho việc khởi tạo hơn là numpy.ndarray.

// Nên
let x = [1, 2, 3, 4, 5]
let sin_x = np.sin(x)
// Không nên
let x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
let sin_x = np.sin(x)

// Nên
let x = np.array(Array<Int>(0...10000000))
let sin_x = np.sin(x)
// Không nên
let x = Array<Int>(0...10000000)
let sin_x = np.sin(x)

// Nên
let x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
let det_x = np.linalg.det(x)
// Không nên
let x = [[1, 2], [3, 4]]
let det_x = np.det(x)

Matplotlib

Ta hoàn toàn có thể cài đặt Jupyter Notebook cho Swift để chạy matplotplib inline. Ở MacOS, nếu muốn chạy trên Command Line, ta phải có một bước chọn backend cho matplotlib:

import Python

let backend = "TkAgg" // Hoặc "WebAgg"
let matplotlib = Python.import("matplotlib")
matplotlib.use(backend)
let plt = Python.import("matplotlib.pyplot")

TensorFlow

Ta hoàn toàn sử dụng được các hàm tính toán của TensorFlow và tạo các model Machine Learning qua thư viện TensorFlow bằng cách import thư viện đó: