Cython 数组索引

Question

我正在尝试用Cython加速一些Python代码，并使用Cython的-a选项来查看哪些地方可以改进。我理解的是，在生成的HTML文件中，突出显示的行是调用Python函数的地方，这样理解对吗？

在下面这个简单的函数中，我使用缓冲区语法声明了numpy数组参数arr。我以为这样可以让索引操作完全在C语言中进行，而不需要调用Python函数。然而，cython -a（版本0.15）却突出显示了我设置arr中一个元素值的那一行，但读取它的元素的那一行却没有被突出显示。这是为什么呢？有没有更有效的方法来访问numpy数组的元素？

import numpy
cimport numpy

def foo(numpy.ndarray[double, ndim=1] arr not None):
    cdef int i
    cdef double elem
    for i in xrange(10):
      elem = arr[i]          #not highlighted
      arr[i] = 1.0 + elem    #highlighted

编辑：另外，mode缓冲区参数是如何与numpy互动的？假设我没有改变numpy.array的order参数为默认值，使用mode='c'是否总是安全的？这对性能真的有影响吗？

根据delnan的评论编辑：arr[i] += 1也被突出显示（这就是我最初拆分它的原因，以查看操作的哪个部分导致了问题）。如果我关闭边界检查以简化事情（这对突出显示的内容没有影响），生成的C代码是：

  /* "ct.pyx":11
 *   cdef int i
 *   cdef double elem
 *   for i in xrange(10):             # <<<<<<<<<<<<<<
 *     elem = arr[i]
 *     arr[i] = 1.0 + elem
 */
  for (__pyx_t_1 = 0; __pyx_t_1 < 10; __pyx_t_1+=1) {
    __pyx_v_i = __pyx_t_1;

    /* "ct.pyx":12
 *   cdef double elem
 *   for i in xrange(10):
 *     elem = arr[i]             # <<<<<<<<<<<<<<
 *     arr[i] = 1.0 + elem
 */
    __pyx_t_2 = __pyx_v_i;
    __pyx_v_elem = (*__Pyx_BufPtrStrided1d(double *, __pyx_bstruct_arr.buf, __pyx_t_2, __pyx_bstride_0_arr));

    /* "ct.pyx":13
 *   for i in xrange(10):
 *     elem = arr[i]
 *     arr[i] = 1.0 + elem             # <<<<<<<<<<<<<<
 */
    __pyx_t_3 = __pyx_v_i;
    *__Pyx_BufPtrStrided1d(double *, __pyx_bstruct_arr.buf, __pyx_t_3, __pyx_bstride_0_arr) = (1.0 + __pyx_v_elem);
  }

Answer 1

这个回答的意思是，代码高亮让读者产生了误解。其实我编译了你的代码，生成的指令是在高亮部分的，这些指令是用来处理错误情况和返回值的，跟数组赋值没有关系。

实际上，如果你把代码改成这样：

def foo(numpy.ndarray[double, ndim=1] arr not None):
    cdef int i
    cdef double elem
    for i in xrange(10):
      elem = arr[i]
      arr[i] = 1.0 + elem
    return # + add this

那么高亮的部分就会在最后一行，而不是在赋值的地方。

你还可以通过使用 @cython.boundscheck 来进一步加快你的代码运行速度：

import numpy
cimport numpy
cimport cython

@cython.boundscheck(False)
def foo(numpy.ndarray[double, ndim=1] arr not None):
    cdef int i
    cdef double elem
    for i in xrange(10):
      elem = arr[i]
      arr[i] = 1.0 + elem
    return