Question

我正在尝试评估一些方法，而且我正在遇到性能上的绊脚石。

为什么我的cython代码这么慢？我的期望是代码运行速度要快得多（对于只有256 ** 2条目的2d循环，可能是纳秒），而不是毫秒。

以下是我的测试结果：

$ python setup.py build_ext --inplace; python test.py
running build_ext
        counter: 0.00236220359802 sec
       pycounter: 0.00323309898376 sec
      percentage: 73.1 %

我的初始代码如下所示：

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
# filename: loop_testing.py

def generate_coords(dim, length):
    """Generates a list of coordinates from dimensions and size
    provided.

    Parameters:
        dim -- dimension
        length -- size of each dimension

    Returns:
        A list of coordinates based on dim and length
    """
    values = []
    if dim == 2:
        for x in xrange(length):
            for y in xrange(length):
                values.append((x, y))

    if dim == 3:
        for x in xrange(length):
            for y in xrange(length):
                for z in xrange(length):
                    values.append((x, y, z))

    return values

这适用于我需要的东西，但速度很慢。对于给定的暗淡，长度=（2,256），我看到iPython上的时间约为2.3ms。

为了加快这个速度，我开发了一个等效的cython（我认为它是等效的）。

#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
# filename: loop_testing.pyx
# cython: boundscheck=False
# cython: wraparound=False

cimport cython
from cython.parallel cimport prange

import numpy as np
cimport numpy as np


ctypedef int DTYPE

# 2D point updater
cpdef inline void _counter_2d(DTYPE[:, :] narr, int val) nogil:
    cdef:
        DTYPE count = 0
        DTYPE index = 0
        DTYPE x, y

    for x in range(val):
        for y in range(val):
            narr[index][0] = x
            narr[index][1] = y
            index += 1

cpdef DTYPE[:, :] counter(dim=2, val=256):
    narr = np.zeros((val**dim, dim), dtype=np.dtype('i4'))
    _counter_2d(narr, val)
    return narr

def pycounter(dim=2, val=256):
    vals = []
    for x in xrange(val):
        for y in xrange(val):
            vals.append((x, y))
    return vals

并且调用时间：

#!/usr/bin/env python
# filename: test.py
"""
Usage:
    test.py [options]
    test.py [options] <val>
    test.py [options] <dim> <val>

Options:
    -h --help       This Message
    -n              Number of loops [default: 10]
"""

if __name__ == "__main__":
    from docopt import docopt
    from timeit import Timer

    args = docopt(__doc__)
    dim = args.get("<dim>") or 2
    val = args.get("<val>") or 256
    n = args.get("-n") or 10
    dim = int(dim)
    val = int(val)
    n = int(n)

    tests = ['counter', 'pycounter']
    timing = {}
    for test in tests:
        code = "{}(dim=dim, val=val)".format(test)
        variables = "dim, val = ({}, {})".format(dim, val)
        setup = "from loop_testing import {}; {}".format(test, variables)
        t = Timer(code, setup=setup)
        timing[test] = t.timeit(n) / n

    for test, val in timing.iteritems():
        print "{:>20}: {} sec".format(test, val)
    print "{:>20}: {:>.3} %".format("percentage", timing['counter'] / timing['pycounter'] * 100)

供参考，用于构建cython代码的setup.py：

from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
import numpy

include_path = [numpy.get_include()]

setup(
    name="looping",
    ext_modules=cythonize('loop_testing.pyx'),  # accepts a glob pattern
    include_dirs=include_path,
)

修改链接到工作版本：https://github.com/brianbruggeman/cython_experimentation

Answer 1

看起来你的Cython代码正在用numpy数组做一些奇怪的事情，并没有真正利用C编译。要检查生成的代码，请运行

setTimeout()

如果避免使用numpy部分并对Python函数进行简单的Cython转换会发生什么？

编辑：看起来你可以完全避免使用Cython来获得相当不错的加速。（在我的机器上约30倍）

$(window).bind("load", function () {
    var delay = 5000;

    setTimeout(function () {
        $('.splash').css('display', 'none');
    }, delay);
});

Answer 2

这个Cython代码很慢，因为narr[index][0] = x赋值很大程度上依赖于Python C-API。使用，narr[index, 0] = x代替，转换为纯C，并解决了这个问题。

正如@perimosocordiae所指出的那样，使用带注释的cythonize绝对是调试此类问题的方法。

在某些情况下，对于gcc，<{1}}中明确指定编译标志也是值得的，

setup.py

假设合理的默认编译标志，这不是必需的。但是，例如，在我的Linux系统上，默认情况下似乎根本没有优化，并且添加了上述标志，从而显着提高了性能。

使用Cython优化简单的CPU绑定循环并替换列表

2 个答案: