【发布时间】：2016-04-20 19:45:21
【问题描述】：
我正在研究分形生成器代码。主要代码用python编写，迭代部分用fortran编写。我使用f2py 将两个代码粘合在一起。 这是我使用的fortran函数：
function iterate(z0, func, zmax, niter) result(n)
implicit none
complex(kind=8), intent(in) :: z0
real(kind=8), intent(in) :: zmax
integer, intent(in) :: niter
external func
complex(kind=8) :: func
integer :: n
complex(kind=8) :: z
n = 0
z = z0
do while ((n < niter) .and. (abs(z) < zmax))
z = func(z)
n = n + 1
end do
end function iterate
这是生成的包装代码的文档字符串：
n = iterate(z0,func,zmax,niter,[func_extra_args])
Wrapper for ``iterate``.
Parameters
----------
z0 : input complex
func : call-back function
zmax : input float
niter : input int
Other Parameters
----------------
func_extra_args : input tuple, optional
Default: ()
Returns
-------
n : int
Notes
-----
Call-back functions::
def func(z): return z
Required arguments:
z : input complex
Return objects:
z : complex
我在尝试时收到 Segmentation fault 错误
将iterate 与任何python 回调函数一起使用。
这是我得到的示例结果：
>>> from foo import iterate
>>> iterate(1.0j, lambda x: 4.0 + x**2, 4.0, 256)
Segmentation fault
我查看了所有关于 f2py 回调的可用文档，但是 还没有找到任何解决这个问题的方法。任何帮助将不胜感激。
更新
这是来自 gdb 的回溯：
Program received signal SIGSEGV, Segmentation fault.
cb_func_in_iterate2__user__routines (return_value=0x7fffffffdbc0, z_cb_capi=0x3ff0000000000000)
at /tmp/tmpT8xG1q/src.linux-x86_64-2.7/juliamodule.c:470
470 /tmp/tmpT8xG1q/src.linux-x86_64-2.7/juliamodule.c: No such file or directory.
(gdb) backtrace
#0 cb_func_in_iterate2__user__routines (return_value=0x7fffffffdbc0, z_cb_capi=0x3ff0000000000000)
at /tmp/tmpT8xG1q/src.linux-x86_64-2.7/juliamodule.c:470
#1 0x00007ffff6b6482b in iterate2 (z0=(1,1), func=func@entry=0x7ffff6b60c20 <cb_func_in_iterate2__user__routines>, zmax=4, niter=256)
at julia.f90:38
#2 0x00007ffff6b64897 in f2pywrapiterate2 (iterate2f2pywrap=0, z0=(1,1), func=func@entry=0x7ffff6b60c20 <cb_func_in_iterate2__user__routines>,
zmax=4, niter=256) at /tmp/tmpT8xG1q/src.linux-x86_64-2.7/julia-f2pywrappers.f:25
#3 0x00007ffff6b61f5e in f2py_rout_julia_iterate2 (capi_self=<optimized out>, capi_args=<optimized out>, capi_keywds=<optimized out>,
f2py_func=0x7ffff6b64880 <f2pywrapiterate2>) at /tmp/tmpT8xG1q/src.linux-x86_64-2.7/juliamodule.c:811
#4 0x00000000004caaa1 in PyEval_EvalFrameEx ()
#5 0x00000000004c87a1 in PyEval_EvalCodeEx ()
#6 0x00000000005030ef in ?? ()
#7 0x00000000004f8c72 in PyRun_FileExFlags ()
#8 0x00000000004f7d77 in PyRun_SimpleFileExFlags ()
#9 0x00000000004982f2 in Py_Main ()
#10 0x00007ffff6f12b45 in __libc_start_main (main=0x497d80 <main>, argc=2, argv=0x7fffffffe2a8, init=<optimized out>, fini=<optimized out>,
rtld_fini=<optimized out>, stack_end=0x7fffffffe298) at libc-start.c:287
#11 0x0000000000497ca0 in _start ()
【问题讨论】：
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我能问一下，您为什么要尝试使用两种不同的语言来做一些至少看起来相对简单的事情？例如，为什么不直接用 python 写呢？
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iterate函数的 Fortran 代码比对应的 python 快了大约 10 倍。 -
至于你的问题，要明确一点，如果你
z = func(z)和z = 4.0 + z*z你是说它会工作？不从参数列表或任何东西中删除函数，只是做一些小的改变。 -
好吧，那我得让你失望了。我很确定在 python 和 fortran 之间反复切换会减慢你的速度。你的 fortran 代码并没有做很多事情，所以你要进入 fortran 代码，然后很快就必须回到 python，开关会产生一些成本，运行你的 lambda 函数，这可能是在纯 python 代码中花费大量时间（1/4 到 1/3），然后返回到 fortran，再次产生一些开销。我建议尝试
pypy。这是 Python 2.7 的一个更快的实现。速度可能就足够了。 -
当我用
z = 4.0 + z*z替换z = func(z)时，我得到编译错误。我相信这是由于func没有在那里使用，因为如果我在iterate中使用func但不调用它，代码编译并运行良好。我会看看pypy，但仍然希望能解决这个问题。