Question

我正在尝试使用Beaglebone Black（BBB）和Python制作传感器。我需要从传感器每秒获得尽可能多的数据。下面的代码允许我每秒收集大约100,000个数据点。

import Adafruit_BBIO_GPIO as GPIO
import time 

GPIO.setup("P8_13", GPIO.IN)

def get_data(n):
    my_list = []
    start_time = time.time()
    for i in range(n):
        my_list.append(GPIO.input("P8_13"))
    end_time = time.time() - start_time
    print "Time: {}".format(end-time)
    return my_list

n = 100000
get_data(n)

如果n = 1,000,000，填充my_list大约需要10秒，当n = 100,000且time = 1s时，这个速率相同。

我决定尝试使用Cython来获得更好的效果。我听说它可以显着加快python代码。我按照基本的Cython教程：使用上面的python代码创建了data.pyx文件，然后创建了一个setup.py，最后构建了Cython文件。

不幸的是，这根本没有帮助我。所以，我想知道我是否使用Cython不当或在这种情况下，当没有＆＃34;繁重的数学计算＆＃34;时，Cython不能帮助太多。任何关于如何加速我的代码的建议都非常感谢！

Answer 1

您可以从添加静态类型声明开始：

import Adafruit_BBIO_GPIO as GPIO
import time 

GPIO.setup("P8_13", GPIO.IN)

def get_data(int n):  # declared as an int
    my_list = []
    start_time = time.time()
    for i in range(n):
        my_list.append(GPIO.input("P8_13"))
    end_time = time.time() - start_time
    print "Time: {}".format(end-time)
    return my_list

n = 100000
get_data(n)

这允许循环本身转换为纯C循环，缺点是n不再是任意精度（所以如果你试图传递一个大于20亿的值，你会得到未定义的行为）。将int更改为unsigned long long可以减轻此问题，unsigned允许的值最高为2 ** 64 - 1，或大约为18 quintillion。 {{1}}量词表示您无法传递负值。

如果您可以删除列表，您将获得更大幅度的提升速度。尝试用array替换它。 Cython可以work more efficiently with arrays than with lists。

Answer 2

我尝试了相同的代码，但使用了不同版本的Adafruit_BBIO，在我的rev C板上运行一百万次只需要3秒钟。

我认为从Rev B到Rev C的主板变化是eMMC从2GB增加到4GB。

如果您去获取当前的Adafruit_BBIO，您在上面的代码中需要更改的是第一个导入语句，它应该是Adafruit_BBIO.GPIO as GPIO

你接下来尝试了什么？

罗恩

如何使用Cython加速python中的循环

2 个答案: