Cython与C函数的结合
技术背景
在前面一篇博客中,我们介绍了使用Cython加速谐振势计算的方法。有了Cython对于计算过程更加灵活的配置(本质上是时间占用和空间占用的一种均衡),及其接近于C的性能,并且还最大程度上的保留了Python的编程语法特点,因此Cython确实是值得Python编程爱好者学习的一种加速手段。这里我们要介绍的是Cython与C语言相结合的一种方案,可以直接在pyx文件中加载C语言代码。
测试场景
我们测一个非常简单的场景————归约求和:
当然了,像这种基本运算,在Numpy中已经优化的非常极致了。所以,这里我们并不是要展现Cython在性能上的优势,而是Cython对于C语言和Python语言两者的兼容性。首先我们用C语言实现一个归约求和的简单函数:
// array_sum.c
double reduce_sum(int arr_len, double* arr){
double s=0.0;
int i;
for (i=0; i<arr_len; i++){
s = s + *arr;
arr++;
}
return s;
}
这里我们使用了一个指针数组,然后用for循环进行遍历计算。在Cython中,我们可以使用extern来直接加载C语言中的这个函数:
# test_pointer.pyx
import numpy as np
cimport numpy as np
cdef extern from "array_sum.c":
double reduce_sum(int arr_len, double* arr)
cpdef rsum(int arr_len, np.ndarray[np.float64_t, ndim=2, mode="c"] arr):
cdef:
double* arr_ptr = <double *>arr.data
double res = 0.0
res = reduce_sum(arr_len, arr_ptr)
return res
这里加载了C语言中的reduce_sum
函数,然后以Cython中定义的rsum
函数作为一个接口,将传入的numpy数组的内存地址作为指针传给C语言中写好的函数。然后需要对这个pyx文件进行编译构建:
$ cythonize -i test_pointer.pyx
编译完成后会在当前路径下生成*.c
文件和*.so
文件:
$ ll | grep test_pointer
-rw-r--r-- 1 root root 374450 Jul 25 14:52 test_pointer.c
-rwxr-xr-x 1 root root 234848 Jul 25 14:52 test_pointer.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so*
-rw-r--r-- 1 root root 347 Jul 25 15:02 test_pointer.pyx
调用Cython函数
我们可以开启一个Ipython,或者直接在Python脚本文件中调用Cython函数:
In [1]: import numpy as np
In [2]: from test_pointer import rsum
In [3]: num=10000
In [4]: x=np.random.random((num,num))
In [5]: x.shape
Out[5]: (10000, 10000)
In [6]: %timeit s=np.sum(x)
38.3 ms ± 254 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
In [7]: %timeit rs=rsum(num*num,x)
51.7 ms ± 302 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)
In [15]: np.sum(x)
Out[15]: 50003980.32921535
In [17]: rsum(num*num, x)
Out[17]: 50003980.32921728
经过测试,确实可以在Python中调用这个C语言实现的函数。当然,前面也提到过,Numpy对于这个简单的求和计算已经优化的非常好了,所以这里没有体现出性能上的优势,这里更多的是演示一个方法。
总结概要
这篇文章介绍了Python-Cython-C三种语言的简单耦合,以Cython为中间接口,实现Python数据传到C语言的后端执行相关计算。这就相当于可以在Python中调用C语言中的指针功能来进行跨维度的数组运算,至于性能依然存在优化空间,这里仅仅做一个简单的功能演示。
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作者ID:DechinPhy
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