是否值得在cython中重写我的代码？

Question

我在python中使用numpy和scipy有一个程序。 由于数据类型有很多变化，因此在其中添加cython将是一个时间过程

它的cprofile看起来像这样： http://imgur.com/a/Sgvof

<scipy.integrate_odepack.odeint>大部分时间（73％）用完了 我的问题基本上是，使用cython加速这个功能（可能通过更快的调用）和其余的。 在此示例中，此函数被称为~10 ^ 6次。 如果是这样，我可以期待多快？ 如果加速至少是4x到5x

，我会考虑追求这个

请注意：

如果提供的信息不充分，请在下面发表评论，我很乐意提供

谢谢

Answer 1

您可能不会看到太多（如果有的话）改进。 SciPy（更具体的是您最感兴趣的代码，odeint）已经是CPython模块（用Fortran编写），而不仅仅是python。

如果这是一个只有python的函数调用，那么在Cython中编写它（这比写一个完整的CPython模块更容易，虽然我亲自编写ac或c ++ dll并使用ctypes调用它...）会提高你的表现。但可能不是在这种情况下。

Answer 2

在<scipy.integrate_odepack.odeint>和dx_dv中花费了dx_du的一半时间，这些看起来就像是python函数。这些是你可以定位的功能，特别是如果它们很复杂的话。

要记住的一件事是，如果减速只是因为calling overhead * number of calls，那么我不希望事情有所改善。这种开销不会消失，事实上它可能会变得更加复杂。而不是SciPy C - ＆gt; Python，你将做SciPy C - ＆gt; Python - ＆gt;你的C.