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我试图测量 python 字典、cythonized python 字典和 cythonized cpp std::unordered_map 之间的性能,只做一个初始化过程。如果编译 cythonized cpp 代码我认为它应该比纯 python 版本更快。我使用 4 种不同的场景/符号选项进行了测试:
我期待看到 cython 代码如何胜过纯 python 代码,但在这种情况下没有改进。这可能是什么原因?我正在使用 Cython-0.22、python-3.4 和 g++-4.8。
我使用 timeit 获得了这个执行时间(秒):
代码在这里,你可以使用它:
cython -a map_example.pyx
python3 setup_map.py build_ext --inplace
python3 use_map_example.py
map 示例.pyx
from libcpp.unordered_map cimport unordered_map
from libcpp.pair cimport pair
cpdef int example_cpp_book_notation(int limit):
cdef unordered_map[int, int] mapa
cdef pair[int, int] entry
cdef int i
for i in range(limit):
entry.first = i
entry.second = i
mapa.insert(entry)
return 0
cpdef int example_cpp_python_notation(int limit):
cdef unordered_map[int, int] mapa
cdef pair[int, int] entry
cdef int i
for i in range(limit):
mapa[i] = i
return 0
cpdef int example_ctyped_notation(int limit):
mapa = {}
cdef int i
for i in range(limit):
mapa[i] = i
return 0
setup_map.py
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Build import cythonize
from Cython.Distutils import build_ext
import os
os.environ["CC"] = "g++"
os.environ["CXX"] = "g++"
modules = [Extension("map_example",
["map_example.pyx"],
language = "c++",
extra_compile_args=["-std=c++11"],
extra_link_args=["-std=c++11"])]
setup(name="map_example",
cmdclass={"build_ext": build_ext},
ext_modules=modules)
use_map_example.py
import map_example
C_MAXV = 100000000
C_NUMBER = 10
def cython_cpp_book_notation():
x = 1
while(x<C_MAXV):
map_example.example_cpp_book_notation(x)
x *= 10
def cython_cpp_python_notation():
x = 1
while(x<C_MAXV):
map_example.example_cpp_python_notation(x)
x *= 10
def cython_ctyped_notation():
x = 1
while(x<C_MAXV):
map_example.example_ctyped_notation(x)
x *= 10
def pure_python():
x = 1
while(x<C_MAXV):
map_a = {}
for i in range(x):
map_a[i] = i
x *= 10
return 0
if __name__ == '__main__':
import timeit
print("Cython CPP book notation")
print(timeit.timeit("cython_cpp_book_notation()", setup="from __main__ import cython_cpp_book_notation", number=C_NUMBER))
print("Cython CPP python notation")
print(timeit.timeit("cython_cpp_python_notation()", setup="from __main__ import cython_cpp_python_notation", number=C_NUMBER))
print("Cython python notation")
print(timeit.timeit("cython_ctyped_notation()", setup="from __main__ import cython_ctyped_notation", number=C_NUMBER))
print("Pure python")
print(timeit.timeit("pure_python()", setup="from __main__ import pure_python", number=C_NUMBER))
最佳答案
我从你的代码中得到的时间(在更正 python *10 缩进 :) 之后)是
Cython CPP book notation
21.617647969018435
Cython CPP python notation
21.229907534987433
Cython python notation
24.44413448998239
Pure python
23.609809526009485
基本上每个人都处于同一个球场,CPP 版本具有适度的优势。
我的机器没有什么特别之处,通常是 Ubuntu 14.10、0.202 Cython、3.42 Python。
关于Python 字典与 C++ 标准 :unordered_map (cython) vs cythonized python dict,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29268914/
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