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我正在努力将最初使用 C 语言编写的 Python 模块重写为 Cython。该模块还使用 NumPy。该项目的一个主要挑战是保持模块的当前速度，并且它应该适用于所有 Numpy 数据类型。我正在考虑使用融合数据类型使其通用，但我担心它会对性能产生瓶颈影响。是否可以使用任何其他技术来代替融合类型，我可以使用它来实现速度和通用代码。
最佳答案
忽略 ali_m 关于您是否实际测量了性能问题的完全有效的评论...
http://docs.cython.org/src/userguide/fusedtypes.html#selecting-specializations
“对于从 Cython 调用的 cdef 或 cpdef 函数，这意味着特化是在编译时确定的。对于 def 函数，参数在运行时进行类型检查，并执行尽力而为的方法来确定需要哪种特化”
本质上，如果您从 Cython 调用，应该没有问题 - 单独的函数被生成和使用而没有开销。如果您从 Python 调用，它显然必须停下来考虑调用哪一个。
但是在担心之前衡量一下你的表现! (并阅读手册，它非常清楚地回答了您的问题。)
关于python - cython中融合类型的替代品，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29256582/
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c 不做边界检查。那么cython是如何检查是否编译成c的呢？ %%cython --annotate cimport cython @cython.boundscheck(True) cpdef m
可以直接声明用于 Cython 构造函数？ 据我了解，这是可能的: # Cython cdef int[3] li = [1, 2, 3] # C++ int[3] li = {1, 2, 3} 但
所以，如果你有一个头文件。 %%file test.h struct mystruct{ int i; int j; }; 然后你将它包装在 Cython 中: cdef extern fr
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！