Cythonize 一个 Python 函数以使其更快

Question

几周前，我问了一个关于提高用 Python 编写的函数的速度的问题。当时，TryPyPy 让我注意到了使用 Cython 这样做的可能性。他还好心地举了一个例子，说明我如何对代码 sn-p 进行 Cythonize。我想对下面的代码做同样的事情，看看我可以通过声明变量类型来多快。我有几个与此相关的问题。我在 cython.org 上看过教程，但我仍有一些问题。它们密切相关：

1. 我不懂任何 C。我需要学习哪些部分才能使用 Cython 声明变量类型？
2. python列表和元组对应的C类型是什么？例如，我可以在 Cython 中将 double 用于 Python 中的 float。我要为列表做什么？一般来说，我在哪里可以找到给定 Python 类型对应的 C 类型。

我如何对下面的代码进行 Cythonize 的任何示例都会非常有帮助。我在代码中插入了 cmets，提供有关变量类型的信息。

class Some_class(object):
    ** Other attributes and functions **
    def update_awareness_status(self, this_var, timePd):
        '''Inputs: this_var (type: float)
           timePd (type: int)
           Output: None'''

        max_number = len(self.possibilities)
        # self.possibilities is a list of tuples.
        # Each tuple is a pair of person objects. 

        k = int(math.ceil(0.3 * max_number))
        actual_number = random.choice(range(k))
        chosen_possibilities = random.sample(self.possibilities, 
                                         actual_number)
        if len(chosen_possibilities) > 0:
            # chosen_possibilities is a list of tuples, each tuple is a pair
            # of person objects. I have included the code for the Person class
            # below.
            for p1,p2 in chosen_possibilities:

                # awareness_status is a tuple (float, int)
                if p1.awareness_status[1] < p2.awareness_status[1]:                   
                    if p1.value > p2.awareness_status[0]:
                        p1.awareness_status = (this_var, timePd)
                    else:
                        p1.awareness_status = p2.awareness_status
                elif p1.awareness_status[1] > p2.awareness_status[1]:
                    if p2.value > p1.awareness_status[0]:
                        p2.awareness_status = (price, timePd)
                    else:
                        p2.awareness_status = p1.awareness_status
                else:
                    pass     

class Person(object):                                         
    def __init__(self,id, value):
        self.value = value
        self.id = id
        self.max_val = 50000
        ## Initial awareness status.          
        self.awarenessStatus = (self.max_val, -1)

Answer 1

作为一般说明，您可以通过运行带有-a“annotate”选项的cython 命令准确查看 Cython 为每个源代码行生成的 C 代码。有关示例，请参阅 Cython documentation。这在尝试查找函数体中的瓶颈时非常很有帮助。

此外，在 Cython 处理您的代码时，还有"early binding for speed" 的概念。 Python 对象（例如下面的 Person 类的实例）使用通用 Python 代码进行属性访问，这在内部循环中很慢。我怀疑如果您将Person 类更改为cdef class，那么您会看到一些加速。此外，您需要在内部循环中键入 p1 和 p2 对象。

由于您的代码有很多 Python 调用（例如random.sample），除非您找到一种方法将这些行放入 C 中，否则您可能不会获得巨大的加速，这需要大量的努力。

您可以将内容输入为tuple 或list，但这通常并不意味着加快速度。最好尽可能使用 C 数组；您必须查找的内容。

通过下面的简单修改，我得到了 1.6 倍的加速。请注意，我必须在这里和那里更改一些内容才能编译。

ctypedef int ITYPE_t

cdef class CyPerson:
    # These attributes are placed in the extension type's C-struct, so C-level
    # access is _much_ faster.
    cdef ITYPE_t value, id, max_val
    cdef tuple awareness_status

    def __init__(self, ITYPE_t id, ITYPE_t value):
        # The __init__ function is much the same as before.
        self.value = value
        self.id = id
        self.max_val = 50000
        ## Initial awareness status.          
        self.awareness_status = (self.max_val, -1)

NPERSONS = 10000

import math
import random

class Some_class(object):

    def __init__(self):
        ri = lambda: random.randint(0, 10)
        self.possibilities = [(CyPerson(ri(), ri()), CyPerson(ri(), ri())) for i in range(NPERSONS)]

    def update_awareness_status(self, this_var, timePd):
        '''Inputs: this_var (type: float)
           timePd (type: int)
           Output: None'''

        cdef CyPerson p1, p2
        price = 10

        max_number = len(self.possibilities)
        # self.possibilities is a list of tuples.
        # Each tuple is a pair of person objects. 

        k = int(math.ceil(0.3 * max_number))
        actual_number = random.choice(range(k))
        chosen_possibilities = random.sample(self.possibilities,
                                         actual_number)
        if len(chosen_possibilities) > 0:
            # chosen_possibilities is a list of tuples, each tuple is a pair
            # of person objects. I have included the code for the Person class
            # below.
            for persons in chosen_possibilities:
                p1, p2 = persons
                # awareness_status is a tuple (float, int)
                if p1.awareness_status[1] < p2.awareness_status[1]:
                    if p1.value > p2.awareness_status[0]:
                        p1.awareness_status = (this_var, timePd)
                    else:
                        p1.awareness_status = p2.awareness_status
                elif p1.awareness_status[1] > p2.awareness_status[1]:
                    if p2.value > p1.awareness_status[0]:
                        p2.awareness_status = (price, timePd)
                    else:
                        p2.awareness_status = p1.awareness_status

Answer 2

C 并不直接知道列表的概念。 基本数据类型是int（char、short、long）、float/double（所有这些类型都非常简单地映射到 python）和指针。 如果您对指针的概念不熟悉，请查看：Wikipedia:Pointers

在某些情况下，指针可以用作元组/数组替换。字符指针是所有字符串的基础。 假设您有一个整数数组，然后将其存储为具有起始地址的连续内存块，您定义类型（int）并且它是一个指针（*）：

cdef int * array;

现在您可以像这样访问数组的每个元素：

array[0] = 1

但是，必须分配内存（例如，使用 malloc）并且高级索引将不起作用（例如，array[-1] 将是内存中的随机数据，这也适用于超出保留空间宽度的索引）。

更复杂的类型不直接映射到 C，但通常有一种 C 方法可以做一些可能不需要 python 类型的事情（例如，for 循环不需要范围数组/迭代器）。

正如您自己所注意到的，编写好的 cython 代码需要更详细的 C 知识，因此继续学习教程可能是最好的下一步。