如何弄清楚为什么cython-izing代码会降低它的速度？

Question

我们有一些用python编写的代码,它使用的几个类实际上只是"结构" - 这些类的实例只包含一堆字段而没有方法.例:

class ResProperties:
    def __init__(self):
        self.endDayUtilities = 0
        self.marginalUtilities = []
        self.held = 0
        self.idleResource = True
        self.experience = 0.0
        self.resSetAside = 0
        self.unitsGatheredToday = 0

我们的主要代码使用了这个类的一堆实例.

为了加快代码速度,我想我已经对这个类进行了cython-ized:

cdef class ResProperties:

    cdef public float endDayUtilities
    cdef public list marginalUtilities
    cdef public int held
    cdef public int idleResource
    cdef public float experience
    cdef public int resSetAside
    cdef public int unitsGatheredToday

    def __init__(self):
        self.endDayUtilities = 0
        # etc: code just like above.

但是,结果是代码现在运行速度慢了25%!

我如何找出导致代码运行速度变慢的原因？

谢谢.

Answer 1

您将这些类转换为Cython但仍在Python代码中使用它们？

将数据从C转换为Python并返回将导致开销.例如,您的endDayUtilities成员是C风格的浮动.当您从Python访问它时,float()必须在Python代码可以对其执行任何操作之前构造对象.当您从Python分配该属性时,同样的事情必须反过来发生.

在我的头脑中,我估计这些数据转换的性能开销为......哦,大约25%.:-)

在将使用该数据的一些代码移动到Cython 之前,您不会看到性能提升.基本上,你可以留在C-land越多,你就会越好.来回走动会杀了你.

作为另一种更简单的方法,您可能想要尝试Psyco或PyPy而不是Cython.