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我们有一些用 Python 编写的代码,其中使用了一些实际上只是“结构”的类——这些类的实例中只有一堆字段,没有方法。示例:
class ResProperties:
def __init__(self):
self.endDayUtilities = 0
self.marginalUtilities = []
self.held = 0
self.idleResource = True
self.experience = 0.0
self.resSetAside = 0
self.unitsGatheredToday = 0
我们的主要代码使用了这个类的一堆实例。
为了加快代码速度,我想我应该用 cython 化这个类:
cdef class ResProperties:
cdef public float endDayUtilities
cdef public list marginalUtilities
cdef public int held
cdef public int idleResource
cdef public float experience
cdef public int resSetAside
cdef public int unitsGatheredToday
def __init__(self):
self.endDayUtilities = 0
# etc: code just like above.
但是,结果是代码现在运行速度慢了大约 25%!
我如何找出导致代码运行变慢的原因?
谢谢。
最佳答案
您将这些类转换为 Cython,但仍在 Python 代码中使用它们?
数据从 C 到 Python 的转换会产生开销。例如,您的 endDayUtilities
成员是 C 风格的 float 。当您从 Python 访问它时,必须先构造一个 float()
对象,然后您的 Python 代码才能对其执行任何操作。当您从 Python 分配给该属性时,同样的事情必须以相反的方式发生。
在我的脑海中,我估计这些数据转换的性能开销在……哦,大约 25%。 :-)
在将使用该数据的部分代码 移至 Cython 之前,您不会看到性能提升。基本上,你在 C 地停留的时间越长,你就会做得越好。来回会杀了你。
作为另一种更简单的方法,您可能想尝试使用 Psyco 或 PyPy 而不是 Cython。
关于python - 如何弄清楚为什么 cython-izing 代码会减慢它的速度?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10711266/
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