标签: cython

我有以下 C++ 类：

。H

class ALabSet: public LabSet {
public:
    PyObject *m_obj;

    ALabSet(PyObject *obj);

    virtual ~ALabSet();

    PyObject *GetPyObj();

};

.CPP

ALabSet::ALabSet(PyObject *obj): LabSet() {

    this->m_obj = obj;
    // Provided by "cyelp_api.h"
    if (import_cyelp()) {
    } else {
        Py_XINCREF(this->m_obj);
    }

}


ALabSet::~ALabSet() {
    Py_XDECREF(this->m_obj);
}


PyObject *ALabSet::GetPyObj() {
    return this->m_obj;
}

我用 Cython 将其暴露如下：

cdef extern from "adapter/ALabSiteSetsManager.h" namespace "elps" :
    cdef cppclass ALabSet:
        ALabSet(PyObject *)

        PyObject *GetPyObj()



cdef class PyLabSet:
    cdef ALabSet *thisptr

    def __cinit__(self):
       self.thisptr = new ALabSet(<PyObject *>self) …

我在 Mac OS X 下编译了一个module.pyx文件module.so，现在我可以将它用于：

from module import method1

然而，同样的.so文件在Linux上不起作用，我必须module.so在Linux下编译一个新的。

所以问题是，如何使用 Cython 编写跨平台（Mac 和 Linux）模块？

我是 Cython 的新手，正在尝试学习如何将其与 numpy 一起使用来加速代码。我一直在关注此链接中的教程。

我在这里复制了他们的代码：

from __future__ import division
import numpy as np


# "cimport" is used to import special compile-time information
# about the numpy module (this is stored in a file numpy.pxd which is
# currently part of the Cython distribution).
cimport numpy as np
# We now need to fix a datatype for our arrays. I've used the variable
# DTYPE for this, which is assigned to the usual NumPy runtime
# type info …

我尝试直接使用 Cython 而不是 Python 加载 time.himport time但它不起作用。

我得到的只是一个错误

Call with wrong number of arguments (expected 1, got 0)

用下面的代码

cdef extern from "time.h" nogil:
    ctypedef int time_t
    time_t time(time_t*)

def test():
    cdef int ts
    ts = time()


    return ts

和

Cannot assign type 'long' to 'time_t *'

用下面的代码

cdef extern from "time.h" nogil:
    ctypedef int time_t
    time_t time(time_t*)

def test():
    cdef int ts
    ts = time(1)


    return ts

有了数学日志我可以简单地做

cdef extern from "math.h":
    double log10(double x)

怎么随着时间的推移就不可能了呢？

假设我有一个如下结构的 python 包：

foo/
  __init__.py
  setup.py
  bar/
    __init__.py
    bar.pyx

的内容setup.py是

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

setup(
    ext_modules=cythonize("bar/bar.pyx"),
    include_dirs=[np.get_include()]
)

然后我就跑

python setup.py build_ext --inplace

因为我需要将编译后的文件bar.so准确放置在bar/. 但是前面的命令foo/bar/在 下创建了一个新目录bar，并放在bar.so那里，比如说，

foo/
  __init__.py
  setup.py
  bar/
    __init__.py
    bar.pyx
    foo/
      bar/
        bar.so

而我需要的是

foo/
  __init__.py
  setup.py
  bar/
    __init__.py
    bar.pyx
    bar.so

这些烦人的事情发生在我转身foo成为bar一个包裹之后。如果我删除foo/__init__.py然后会出现在，仍然不会bar/__init__.py。我已阅读手册，但没有找到解决此问题的选项。bar.sofoo/foo/bar/

那么如果我要求bar.so出现在正确的位置，同时保留这两个__init__.py文件该怎么办呢？

我的部分工作需要大量计算，但它们通常相当简单，原则上可以很容易地与 Cython 的 prange 并行完成，需要 nogil。然而，鉴于我尝试编写 Cython 代码，重点是将 cdef 类作为构建块，我遇到了问题。

假设我有一个数值积分例程或类似的例程，它将函数指针作为输入

ctypedef double (* someFunctionPointer) (double tt) nogil

cdef double integrationRoutine(someFunctionfointer ff) nogil:
    # Doing something
    # ...
    return result

现在我的每个集成点实际上是一个“更大的”模拟（很多参数等等我加载/设置/输入或其他），它是在一个类中实现的。所以我最初的方法是做类似的事情

cdef class SimulationClass:

    cdef double simulationFunctionPointer(SimulationClass self, double tt) nogil:
        # ...

我认为我可以将“simulationFunctionPointer”交给“integrationRoutine”，这样就可以了。由于 self 论证，这当然行不通。

我所有的解决方法要么需要

• 不使用 cdef 类，而是使用 C 结构之类的东西（如果 SimulationClass 引用许多其他类、参数等，则会很棘手）
• 使用 gil 执行某些操作（因为我想使用SimulationClass；我编写了一些独立函数，该函数将SimulationClass 作为 void*，但随后我需要再次将其转换为SimulationClass，这需要 gil）

对于如何解决这个问题有什么建议或想法吗？我的第一种方法可以用其他语言（例如 C++）吗？

干杯

我正在寻找一种在 cython 文件中添加预编译器逻辑的解决方案。

我已经为 C++ 中的硬件设备 API 编写了一个 cython 包装器。这是一个 cython 项目，通常使用 MSVC for python 2.7 和 3.6 进行编译。整个包是用 cython 编写的，不需要外部 C++ 或头文件。

最初，我编写这个软件是为了在 Windows 计算机上使用，因此我使用了许多基本 winapi 函数来帮助访问内核事件循环和 winapi 错误消息。它工作得很好，但我还想添加跨平台编译的功能。这需要我完全替换几个关键功能才能使其在linux机器上运行。例如，硬件 API 甚至根据操作系统的不同而具有不同的事件处理函数。此外，winapi 事件处理也需要更换。

现在，我将整个项目编译成一个模块以简化导入。所有代码都驻留在编译成hwmodule.pyd文件的同一个 pyx 文件中。但是，为了实现跨平台编译的目标，我需要在安装时将几个小 pyx 文件修补到一起。这种解决方案并不优雅并且难以维护。更不用说，培训其他可能想要添加到项目中的人会更加困难。

理想情况下，我能够将 cython 写入 c 编译时标志，这些标志根据标志或变量进行解释和编译。cython 有什么解决方案可以实现我的目标吗？或者，是否有一个不同的组织可以优雅且易于维护？

一些看似合理的语法示例（可能存在也可能不存在）类似于 c 或 python 中的语法：

• 使用#ifdef或类似的声明

  #ifdef __WINAPI
  def foo():
      print('bar win')
  #else
  def foo():
      print('bar linux')
  #endif
  

  Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

• 使用类似 python 的with块

  with ifdef('__WINAPI'):
      def foo():
          print('bar win')
  

  Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

• 用类似 cython 的行结束符结束函数 …

在 Ubuntu 14.04 上，我使用 Pycharm 专业版。当我启动调试会话时，我在 Pycharm 的事件日志中看到以下消息：

Python 调试器扩展可用

Cython 扩展加速 Python 调试

安装 它是如何工作的

单击将Install出现一个弹出窗口，其中包含错误消息：

我也在这里描绘了文本，以便其他人更容易找到：

编译 Cython 扩展错误

非零退出代码 (1)：

无法执行“gcc”：没有这样的文件或目录

错误：命令“gcc”失败，退出状态为 1

寻找解决方案：

1. 我根据上面提到的链接手动编译了Cython speedups /usr/bin/python3 /<PYCHARM_INSTALLATION_PATH>/helpers/pydev/setup_cython.py build_ext --inplace：。这成功完成，但对错误消息没有帮助。

2. 我添加了 python-3.6-dev 存储库： sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa，执行：sudo apt-get update && sudo apt-get dist-upgrade 并安装了 python-3.6-dev：sudo apt-get install python3.6-dev

   它成功完成，但不会更改上面弹出的错误消息。

我还可以检查或执行什么？

编辑 有关 gcc 的安装，如下所示：

user@user-computer:~$ gcc
The program 'gcc' is currently not installed. You can install it by typing:
sudo apt-get install …

对于我当前的项目，我需要能够计算具有 GF(2) 条目的 64*64 矩阵的排名。我想知道是否有人有好的解决方案。

我一直在使用pyfinite来实现这一点，但它相当慢，因为它是一个纯 python 实现。我还尝试对我一直在使用的代码进行 cythonise，但由于依赖 pyfinite 而遇到了问题。

我的下一个想法是用 cython 编写我自己的类，但这对于我的需要来说似乎有点矫枉过正。

我需要以下功能

matrix = GF2Matrix(size=64) # creating a 64*64 matrix
matrix.setRow(i, [1,0,1....,1]) # set row using list
matrix += matrix2 # addition of matrices
rank(matrix) # then computing the rank

感谢您的任何想法。

我设法让 Cython 处理一个简单的 C++ 文件。但是当我尝试让它为我们的项目工作时，我遇到了路径问题。

当我运行“python3.6 setup.py build_ext --inplace”时，出现以下错误：

myapp.h:12:10: fatal error: base/file1.h: No such file or directory
 #include <base/file1.h>
          ^~~~~~~~~~~

这是我的文件夹结构：

.
|-- base
|   |-- file1.h
|   \-- file1.cpp
|
|-- app
|   |-- app.pyx
|   \-- setup.py
|
|-- myapp.cpp
\-- myapp.h

这是setup.py：

from distutils.core import setup, Extension
from Cython.Build import cythonize

setup(ext_modules = cythonize(Extension(
    "app",
    sources=["app.pyx", "myapp.cpp"],
    language="c++",
)))

在 myapp.h 中，有这一行：

#include <base/file1.h>