@code_warntype返回类型不稳定：AbstractArray {T，1}

Question

当尝试使用@code_warntype清理代码时，我得到::AbstractArray{T,1}的类型不稳定，这是不期望的。

数据帧是函数FUNC1的自变量，函数中使用其中的特定COLUMN。我已经在函数内将此COLUMN的类型定义为Array {Float64,1}。但是，当我在函数上运行@code_warntype时，::AbstractArray{T,1}会出现在输出中。

function FUNC1(df::DataFrame)
    df_COL=df[:COLUMN]::Array{Float64,1}

.......
end

预期结果是应该没有类型不稳定，因为已经为该列指定了类型。

实际结果：

Body::Tuple{Float64,Float64}
│           159 1 ── %1   = invoke Base.getindex(_2::DataFrame, :COLUMN::Symbol)::AbstractArray{T,1} where T
│               │           (Core.typeassert)(%1, Array{Float64,1})
│               │    %3   = π (%1, Array{Float64,1})

Answer 1

这完全符合我的预期。这里发生了三件事：

• 首先建立索引：%1 = invoke Base.getindex —这是在建立索引。它可以返回任何类型的向量。这确实是类型不稳定的。
• 然后输入typeassert：(Core.typeassert)(%1, Array{Float64,1}) —这可以确保get {%1中返回的getindex是Vector{Float64}。如果不是，Julia将抛出错误。
• 现在的收益是：%3 = π (%1, Array{Float64,1}) —现在可以将向量视为Vector{Float64}，因为其他所有类型都会导致错误。从现在开始，使用向量的计算应该是类型稳定的。

添加这样的类型断言并不能从根本上“解决”不稳定问题，它们只是对其进行修补，因此以后的所有操作都很快。