Question

由于需要使用DefaultDict的Python对象类型声明，我被告知以下扩展类型may not be very efficient。有人可以解释为什么会这样，以及dict是否值得使用（而不是cdef class CythonClass(object): cdef int var1, var2 cdef object defaultdict def __init__(self, a, b): self.var1 = a self.var2 = b self.defaultdict = DefaultDict(DefaultDict([]))）？

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Answer 1

我可能夸大了my other answer中的效率部分。我的意思是：当你不得不使用Python对象时，不要期望巨大的加速（超过1.5-2x）。

你可以使用它们，它不会比在python代码中使用它们慢（除非极少数情况）。然而，使用Cython的强大功能是你可以利用本机c类型和同类数据结构，比如c-arrays（它可以比python列表甚至词典快得多），或者如果你去c ++那么vector，{{ 1}}等等。

在处理Python对象时要记住的一点是所有 python对象都是指向某些结构的指针，因此每个对象都添加了一层间接 - 这对于Python unordered_map来说甚至是正确的。然而，Cython int是没有该间接的C整数。这是Cython中int - 循环更快的主要原因之一。（但它们限制在64位范围内，而不是像Python中那样无限制，这是权衡）。

另一点是操作python对象意味着你需要经历pythons查找，pythons操作等。但是对于内置对象，cython可以使用Python C API来获取通过避免基于python的查找来增加速度（我想，for不在其中），例如使用声明的dicts，下面的代码编译方式不同：

DefaultDict

你可能猜到哪一个更快，直接地对dict进行处理的那个（def dumb_func(dict dct, str key): return dct[key] # translates to: __Pyx_PyDict_GetItem(__pyx_v_dct, __pyx_v_key) def dumb_func(object dct, object key): # different signature return dct[key] # translates to: PyObject_GetItem(__pyx_v_dct, __pyx_v_key)可能是PyDict_GetItem和PyDict_GetItemString的复杂包装器，或者只是一个带有__Pyx_PyDict_GetItem的python对象（通过python查找）。这不会是一个巨大的加速，但它是显而易见的。

最后我会说正常（和声明的）PyObject_GetItem在Cython代码中肯定比dict（除了某些C或C ++类）更快。

由于使用了对象类型声明，这种扩展类型在多大程度上可能效率低下？

1 个答案: