标签: cython

我目前正在尝试使用openmp. 我把特拉维斯的旗帜挂'-fopenmp'在了身上。

我该如何解决这个问题？

在本地我刚刚brew install libopenmp解决了这个问题。但特拉维斯不行，有什么选择？

使用 cython 我得到以下“.travis.yml”

os: linux

dist: xenial

language: python

python:
  - "3.7"

cache: pip

addons:
  apt:
    packages:
      - patchelf

matrix:
  include:
  - os: osx
    # No version of Python is available via virtualenv on OS X workers, see https://github.com/travis-ci/travis-ci/issues/2312
    language: generic
    env: TOXENV=py37

  fast_finish: true

before_install:
  brew install libomp

install:
  - pip install --upgrade "pip < 19.1" -r CI/requirements.txt
  - python setup.py develop

script:
  - pytest

Travis 在执行时失败： …

我已阅读在 Cython 中制作可执行文件和 BuvinJ 对如何有效地混淆 Python 代码的回答？并想测试编译后用 Cython 编译的源代码是否真的“不再存在”。确实流行使用 Cython 是一种保护 Python 源代码的方法，例如参见文章Protecting Python Sources With Cython。

让我们以这个简单的例子为例test.pyx：

import json, time  # this will allow to see what happens when we import a library
print(json.dumps({'key': 'hello world'}))
time.sleep(3)
print(1/0)  # division error!

然后让我们使用 Cython：

cython test.pyx --embed

这会产生一个test.c. 让我们编译它：

call "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio 14.0\VC\vcvarsall.bat" x64
cl test.c /I C:\Python37\include /link C:\Python37\libs\python37.lib

有用！它生成了一个 140KB 的test.exe可执行文件，不错！ …

我有一小部分现有的C代码,我想用Cython包装.我希望能够设置一些numpy数组,然后将这些数组作为参数传递给C代码,其代码的函数采用标准的c数组(1d和2d).在弄清楚如何编写正确的.pyx代码以正确处理事情方面,我有点陷入困境.

有一些函数,但文件funcs.h中的典型函数类似于:

double InnerProduct(double *A, double **coords1, double **coords2, const int len)

然后我有一个.pyx文件,其中包含相应的行:

cdef extern from "funcs.h":
    double InnerProduct(double *A, double **coords1, double **coords2, int len)

我摆脱了const,因为cython不支持它.我陷入困境的是包装器代码应该看起来像是将MxN numpy数组传递给**coords1和**coords2参数.

我一直在努力为这类问题找到正确的文档或教程.任何建议都将非常感激.

我有一个名为Foo的C++类.如果我遵循Cython C++教程,我将需要以不同的方式调用Python类,例如PyFoo.但是我真的需要调用Python类Foo.如何有效地做到这一点？

编辑:我正在尝试连接以前与Boost Python接口的现有C++库.出于不同的原因,我想测试Cython.因为使用Boost:使用与C++相同的名称调用Python Python类,我想继续使用这个命名约定.以不同方式调用类不是Python(CPython)的要求,但它似乎是由Cython强加的,至少在教程中是这样.

我当然可以使用纯python模块来定义一个调用PyFoo的Foo类,但这看起来既乏味又低效.

考虑一个简单的函数

def increment(self):
    self.count += 1

它通过Cython运行并编译成扩展模块.假设现在我想把这个函数作为一个类的方法.例如:

class Counter:
    def __init__(self):
        self.count = 0

from compiled_extension import increment
Counter.increment = increment

现在这不起作用,因为C级别的调用约定将被打破.例如:

>>> c = Counter()
>>> c.increment()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: increment() takes exactly one argument (0 given)

但是在Python 2中,我们可以通过执行以下操作将函数转换为未绑定的方法:

Counter.increment = types.MethodType(increment, None, Counter)

我怎样才能在Python 3中完成同样的事情？

一种简单的方法是使用纤薄的包装:

from functools import wraps
def method_wraper(f):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        return f(*args, **kwargs)
    return wraps(f)(wrapper)

Counter.increment = method_wrapper(increment)

有更有效的方法吗？

传递一个numpy数组的dtype np.float64_t工作正常(下图),但我无法传递字符串数组.

这是有效的:

# cython_testing.pyx
import numpy as np
cimport numpy as np

ctypedef np.float64_t dtype_t 

cdef func1 (np.ndarray[dtype_t, ndim=2] A):
    print A 

def testing():
    chunk = np.array ( [[94.,3.],[44.,4.]], dtype=np.float64)

    func1 (chunk)

但我无法做到这一点: 我找不到匹配的'类型标识符'为numpy字符串dtypes.

# cython_testing.pyx
import numpy as np
cimport numpy as np

ctypedef np.string_t dtype_str_t 

cdef func1 (np.ndarray[dtype_str_t, ndim=2] A):
    print A 

def testing():
    chunk = np.array ( [['huh','yea'],['swell','ray']], dtype=np.string_)

    func1 (chunk)

编译错误是:

Error compiling Cython file:
------------------------------------------------------------
ctypedef np.string_t dtype_str_t 
    ^
------------------------------------------------------------

cython_testing.pyx:9:9: 'string_t' is …

有没有人有一个很好的例子,build_clib在distutils 中使用命令从setup.py构建一个外部(非python)C库？关于这个问题的文件似乎很少或根本不存在.

我的目标是构建一个非常简单的外部库,然后构建一个链接到它的cython包装器.我发现的最简单的例子就是这里,但这使用了system()对gcc 的调用,我无法想象这是最佳实践.

我想更快地进行cythonize.一个.pyx的代码是

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

setup(
    ext_modules = cythonize("MyFile.pyx")
)

如果我想要cythonize怎么办？

• 有几个ext .pyx的文件,我会用他们的名字打电话

• 文件夹中的所有.pyx文件

在两种情况下,setup.py的python代码是什么？

我正在寻找解决方案来加速我编写的函数来循环遍历pandas数据帧并比较当前行和前一行之间的列值.

例如,这是我的问题的简化版本:

   User  Time                 Col1  newcol1  newcol2  newcol3  newcol4
0     1     6     [cat, dog, goat]        0        0        0        0
1     1     6         [cat, sheep]        0        0        0        0
2     1    12        [sheep, goat]        0        0        0        0
3     2     3          [cat, lion]        0        0        0        0
4     2     5  [fish, goat, lemur]        0        0        0        0
5     3     9           [cat, dog]        0        0        0        0
6     4     4          [dog, goat]        0        0        0        0
7     4    11                [cat]        0        0 …

我想Cython通过使用将一些额外的选项传递给编译器extra_compile_args.

我的setup.py:

from distutils.core import setup

from Cython.Build import cythonize

setup(
  name = 'Test app',
  ext_modules = cythonize("test.pyx", language="c++", extra_compile_args=["-O3"]),
)

但是,当我跑步时python setup.py build_ext --inplace,我收到以下警告:

UserWarning: got unknown compilation option, please remove: extra_compile_args

问题:如何extra_compile_args正确使用？

我用Cython 0.23.4下了Ubuntu 14.04.3.