Mas*_*dam 6 python loops cython python-3.x typed-memory-views
我想通过使用内存视图来加速我的代码。这是我使用的两个类:
cdef class child:
cdef public int[:] move
def __init__(self, move):
self.move = move
cdef class parent:
cdef public:
list children
int[:, :] moves
def __init__(self):
self.children = []
def add_children(self, moves):
cdef int i = 0
cdef int N = len(moves)
for i in range(N):
self.children.append(child(moves[i]))
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这是我想检查类是否有效的代码:
temp = []
for i in range(100):
temp.append([i, i+1])
cdef int[:, :] moves = np.asarray(temp, dtype=np.int32)
a = parent()
a.add_children(moves)
for move in moves:
for ch in a.children:
if move == ch.move:
print('ok')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我希望打印 100,ok但我什么也没得到。我知道如果我使用list(move) == list(ch.move)我可以获得预期的输出,但我不希望循环中的转换开销。
谁能以有效的方式帮助我?如果有人有任何其他提高代码速度的建议,将不胜感激。
您可以利用memcmpc 库中的(比较内存的函数):
from libc.string cimport memcmp
cdef int[:, :] moves = np.asarray(temp, dtype=np.int32)
cdef int[:] move
cdef child ch
a = parent()
a.add_children(moves)
for move in moves:
for ch in a.children:
if memcmp(&move[0], &ch.move[0], move.nbytes) == 0:
print('ok')
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
然而,如果内存视图具有不同的数据类型、字节顺序或步幅,这可能(可能)导致问题 - 因为memcmp只是比较普通内存。
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