利用Rust加速Python：从模型构建到Web应用部署

### 利用Rust加速Python：从模型构建到Web应用部署 #### 1. 模型构建与测试 在进行模型构建与测试时，我们会用到多个Python模块。使用`random`模块生成随机事件ID，`time`模块来记录实现过程的时间，`pandas`用于构建模型，`matplotlib`用于绘制结果，同时还会运用到Rust实现。 ##### 1.1 使用pandas构建Python模型 以下是使用pandas构建Python模型的详细步骤： 1. **加载数据**：函数需接收事件ID，并从CSV文件中加载数据。 ```python import pandas as pd def python_construct_model(event_ids): vulnerabilities = pd.read_csv("./vulnerability.csv") foot_print = pd.read_csv("./footprint.csv") event_ids = pd.DataFrame(event_ids) ``` 2. **合并数据并重命名列**：合并数据并对概率列进行重命名，避免冲突。 ```python model = pd.merge( event_ids, foot_print, how="inner", on="event_id" ) model.rename( columns={"probability": "footprint_probability"}, inplace=True ) ``` 3. **最终处理**：与漏洞数据合并并计算总概率。 ```python model = pd.merge( model, vulnerabilities, how="inner", on="intensity_bin_id" ) model.rename( columns={"probability": "vulnerability_probability"}, inplace=True ) model["total_prob"] = model["footprint_probability"] * model["vulnerability_probability"] return model ``` ##### 1.2 随机事件ID生成函数 对于Rust实现，需要整数列表；对于Python模型，则需传入包含事件ID的字典列表。以下是相应的生成函数： ```python import random def generate_event_ids_for_python(number_of_events): return [{"event_id": random.randint(1, 4)} for _ in range(0, number_of_events)] def generate_event_ids_for_rust(number_of_events): return [random.randint(1, 4) for _ in range(0, number_of_events)] ``` ##### 1.3 测试Python和Rust实现 以下是测试Python和Rust实现的步骤： 1. **定义入口点和数据结构**： ```python import time import matplotlib.pyplot as plt if __name__ == "__main__": x = [] python_y = [] rust_y = [] ``` 2. **循环测试不同数据大小**： ```python for i in range(10, 3000, 10): x.append(i) # 测试Python实现 python_event_ids = generate_event_ids_for_python(number_of_events=i) python_start = time.time() python_construct_model(event_ids=python_event_ids) python_finish = time.time() python_y.append(python_finish - python_start) # 测试Rust实现 rust_event_ids = generate_event_ids_for_rust(number_of_events=i) rust_start = time.time() construct_model(rust_event_ids) rust_finish = time.time() rust_y.append(rust_finish - rust_start) ``` 3. **绘制结果**： ```python plt.plot(x, python_y) plt.plot(x, rust_y) plt.show() ``` 测试结果显示，初始阶段Rust实现比Python pandas实现更快，但当数据量超过1300时，Rust模型会变慢。这是因为代码扩展性不佳，存在嵌套循环，而pandas模型对总概率进行了向量化处理，且其合并函数经过了优化。 #### 2. 构建Python Flask应用 Python在Web应用领域应用广泛，接下来我们将构建一个包含NGINX、数据库和消息总线（由Celery包实现）的Flask Web应用。该应用和消息总线将封装在Docker容器中，并通过docker-compose进行部署。 ##### 2.1 构建基础Flask应用 构建基础Flask应用的步骤如下： 1. **构建应用入口点**： - 安装Flask模块： ```bash pip install flask ``` - 在`src/app.py`文件中定义入口点： ```python from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route("/") def home(): return "home for the fib calculator" if __name__ == "__main__": app.run(use_reloader=True, port=5002, threaded=True) ``` 2. **构建斐波那契数计算模块**： - 在`src/fib_calcs/fib_calculation.py`文件中定义模块： ```python class FibCalculation: def __init__(self, input_number: int) -> None: self.input_number: int = input_number self.fib_number: int = self.recur_fib( n=self.input_number ) @staticmethod def recur_fib(n: int) -> int: if n <= 1: return n else: return (FibCalculation.recur_fib(n - 1) + FibCalculation.recur_fib(n - 2)) ``` - 在`src/app.py`文件中定义视图： ```python from fib_calcs.fib_calculation import FibCalculation @app.route("/calculate/<int:number>") def calculate(number): cal ```