Solipsismo, comunidad y rendimiento

R

Desde esta bitácora hemos seguido atentamente el a veces espinoso asunto del rendimiento de R. De ello es muestra entradas como ésta. Por eso retomamos el asunto para comentar desde una óptica distinta un análisis publicado hace un mes cuyo autor estudia la ineficiencia de funciones básicas como la media y otras similares.

Y llega a conclusiones que no es necesario manifestar explícitamente a quien ejecute esto en R:

x <- rnorm(50000)

foo.mean <- function(){ mean(x) }
foo.mean.int <- function(){ .Internal(mean(x)) }
foo.sum  <- function(){ sum(x) / length(x) }

system.time(tmp <- replicate(10000, foo.mean()))
system.time(tmp <- replicate(10000, foo.mean.int()))
system.time(tmp <- replicate(10000, foo.sum()))

Efectivamente, la media es lenta: pierde mucho tiempo en comprobaciones, revisando opciones y casos particulares. Además, es una función genérica que tiene que encontrar el método adecuado. Todo eso supone, efectivamente, un sobrecoste.

La API de R es —relativamente— simple y rica. ¿Imagináis que hubiese 10 funciones para tomar medias en lugar de una sola con diversos parámetros con valores por defecto razonables? ¿Imagináis que la función mean tuviese nombres distintos en función de si su argumento contiene nulos?

Pareciere que los desarrolladores del núcleo de R han tenido más cuidado en hacer las cosas bien y han sobreponderado los requisitos de los usuarios que utilizan el software de modo interactivo que los de quienes lo necesitan para exprimir montañas de datos.

Tiene cierto sentido y razón en este aspecto el autor de la entrada que comento en sustituir en su código las llamadas a mean por una función ad hoc que suma y divide. Y así con otras funciones. De hecho, la misma política de sustitución se propugnaba en la entrada aquí comentada.

Ciertamente, es una opción. y es justificable y válida en algunas circunstancias. Pero quiero hacer constar unas objeciones que deberían también ponderar quienes estan tentados en emular los dos ejemplos que cito en los enlaces de más arriba:

  • Legibilidad y mantenibilidad: gran parte del coste asociado al desarrollo de software no está asociado a su eficiencia sino a la facilidad con que se puede entender, extender y mejorar. La potencial caja de Pandora que puede abrirse de extender la sustitución de mean por sum(x)/length(x)a más y más complejas funciones, encierra crujir de huesos y rechinar de dientes.
  • Beneficio de las mejoras: el uso de funciones de alto nivel, aunque pueda sufrir una penalización ahora, permite aprovechar las mejoras que se hagan en el futuro sin tocar el código. Todo lo que se optimice bajo el capó redundará en una automática y gratuita mejora de la eficiencia.

Afotunadamente, R es un proyecto colaborativo y libre. Es seguro que los desarrolladores acabarán prestando atención a ese sector de usuarios que demandan mejoras de rendimiento. Y para que eso ocurra es labor de los interesados alentar el debate y hacer manifiesta su necesidad. Espero que este mensaje contribuya positivamente a ello.