我正在开发一种工具，用于对用户定义的函数进行一些数值分析。 这个想法是在 Python 中制作一个方便的 UI，用户可以在其中输入 C 函数，然后按下一个按钮 - 并接收一些输出数据。 计算可能需要几分钟或几小时，因此仅 Numpy 的性能是不可接受的。
我尝试了以下方法：基于 Python 的 UI 调用 gcc，从用户函数编译 dll，而不是在 Cython 包装中我的基于 C 的核心算法使用。它可以工作，但是由于无法完全卸载python模块，所以我无法重新编译用户定义的函数，直到整个UI程序关闭并再次运行。
我现在看到的唯一方法是将计算核心和 UI 进程分开，然后让它们通过共享内存/消息传递进行交互。当用户想要更新他的功能时，程序终止内核，重新编译dll并再次启动内核。
您能建议在这种情况下的任何常见做法吗？
谢谢！
【问题讨论】：
标签： python c jit scientific-computing cython
Python 具有非常好的multiprocessing 支持（并且确实不是很好的线程支持），因此您可以为每个要评估的表达式生成一个新的 python 进程，在新进程中编译和加载 dll，然后让它通信结果返回父进程。当生成的进程退出时，所有内容都应该被卸载。
【讨论】：
每次用户输入一个函数时，您都可以生成一个具有随机、唯一名称的新模块（就像您对临时文件所做的那样）。然后编译那个模块，加载它，然后调用函数。
随着时间的推移，这当然会导致加载大量模块。如果用户没有在单个会话中运行太多功能，您可能会侥幸成功。或者，您可以在普通 DLL 而不是 Python 模块中编译该函数，并使用 ctypes 加载它。完成 DLL 后，只需丢弃对它的任何引用——当 ctypes 句柄最终被 gced 时，它应该卸载 DLL（参见 How can I unload a DLL using ctypes in Python?)。
您可能还想从磁盘中删除您的 DLL。如果您使用的是 Windows，这可能会很棘手，因为很难预测 ctypes 何时会卸载它，而且 Windows 不会让您删除它，因为它正在使用中。
【讨论】：
您是否考虑过Weave 或Instant (less up-to-date)？我自己只使用了instant，但对于您所描述的内容，似乎两者都完美。
它们都可以在运行时从字符串中自动编译和缓存 c 代码。我只使用instant 来内联c，但我确信它或weave 在编译用户输入时同样适用。
这是一个如何使用编织的示例，来自tutorial。
>>> a = 'string'
>>> def protected_printf(a):
... assert(type(a) == type(1))
... weave.inline(r'printf("%d\n",a);',['a'])
>>> protected_printf(1)
1
>>> protected_printf('string')
AssertError...
【讨论】：