Cython 中如何调用 c++ 的模板库？

資深大佬 : black11black 2

如题，最近有一个大量用到 python 中字典和列表寻址特性的科学计算函数，初步估算了一下循环次数在十亿级，纯 python 跑的非常慢，换到 pypy 以后加速快了三倍左右，但还是要等一分钟才能出结果。

于是想到能不能用 cython 加速，我以前 cython 都是了解皮毛，只跑过 helloworld 。今天初步研究了一下感觉可行，按我的想法，因为要大量使用 python 列表，其加速方式大概就是要映射到 cpp 的 vector 了吧

在引入 stl 时遇到了无法引入的问题，有没有带佬指点一下哪错了

# 按我的理解安装 cython 时应该已经自带转换好的 stl 文件了吧 # 以下这段 C 库的引入是可以正常编译的 import cython from libc.stdlib cimport atoi from libc.string cimport memset  # 但是这里引入 CPP 的话却会报错 from libcpp.vector cimport vector

另外求问一下关于 python 字典的映射方式，在 cython 中应该怎么处理。比如现在有一个长度不确定的字典 name_dict，估测长度在一百万左右，我需要大量使用诸如 name_dict['tom'] , name_dict['sam'] 这类字符串寻址来搜寻具体对象，对象内容不复杂，可以映射为结构体，但是这个字典该怎么搞？

谢谢大家

大佬有話說 (25)

資深大佬 : Tony042

考虑下 pybind11 来进行 python 和 C++交互？
資深大佬 : lovestudykid

应该是 cimport cython 吧，报错也不说什么错这怎么 debug
資深大佬 : lovestudykid

我记得直接用 Python 原生的 dict 是比较快的，用 cpp 的 map 不一定快，也可能是我哪里没弄对
主資深大佬 : black11black

@lovestudykid 兄，一共就四行 import，这还用再贴一下报错报了什么么。。。再说 cython 咋看报错信息啊，又没有解释器，我都是编译过程中看报错。
主資深大佬 : black11black

@Tony042 是这样，现在情况是有一段 python 代码，预研一下 cython 如果合适的话准备改成 cython，看了一下你说的这个项目似乎是设计用来在已经有 cpp 代码的情况下接入 py 的
資深大佬 : lovestudykid

@black11black 因为 code 并没有问题，编译器的报错也是报错。你没设置 language = c++?
主資深大佬 : black11black

@lovestudykid 感谢，是 c++声明的问题，一贴条里写了。另外出现了新的问题，带佬看看
資深大佬 : lovestudykid

@black11black 你可以试试 long long
資深大佬 : lovestudykid

BTW, 这是 c 和 gcc 环境的问题，跟 cython 没关系。在我这里没问题
主資深大佬 : black11black

@lovestudykid OK，可能是 64 位 python 用了 32 位编译器问题，大概吧。应该怎么修正呢？ cython 通过 pip 装的，我不知道他用什么方法调用的编译器
資深大佬 : lovestudykid

@black11black 直接从你 PATH 调用的，也可以在 setup.py 制定，看 cython 文档
資深大佬 : xuboying

主能不能顺带测测 numba 库的效率？

个人感觉纯计算用了 jit 技术以后应该不会有太大的差别了吧？
主資深大佬 : black11black

@lovestudykid 带佬指点一下怎么调，我在文档里搜索 compiler 相关的内容没看见能设置的选项，主要是这篇 https://cython.readthedocs.io/en/latest/src/userguide/source_files_and_compilation.html
主資深大佬 : black11black

@xuboying numba 有些黑魔法，不太喜欢用，以前测试过一些场景比纯 C 语言运行还快，不明原因。我这个环境里 jit 和 C 还是有比较大速度差距的，pypy 感觉在一些结构的实现上效率跟原生没啥区别，比如这种大字典寻址的
主資深大佬 : black11black

另外按照上老哥说的用 long long 类型以后确实程序能正常运行了。我测了一下，cython 里是有 sizeof 这个 bif 的，我测 void *p 是 8bit，而 long 是 4bit，整个人都是懵的。
主資深大佬 : black11black

遍地采坑啊。

又遇到一个问题，比如 python 当中，在循环过程中新建对象是个很正常的操作，比如下面这样

class A:

pass

lst = list()

for i in range(10):

lst.append(A())

但是在 cython 里并不能在循环内部进行 cdef，所以现在又卡了，不会循环新建对象。
資深大佬 : mckelvin

不要用写 Python 的思想去写 C++, 先想办法定义好胶水层的接口参数类型，一般不建议 vector 直接对应 list. 因为 list 里的内存无法直接变成 vector 可用的内存，不得不有内存拷贝发生。建议用朴素一些的数据结构，比如 double* . 数值计算大部分情况下 numpy 和 scipy 已经够用了，他们已经封装好了一些底层 C/C++实现的功能。

数值不对这个问题大概率是溢出了。有些 64 位操作系统里 long 是 32bit 的。建议用 int64_t 这样的类型，这样明确它是 64bit 长度。

“`
In [16]: (1 + 1000000) / 2 * 1000000
Out[16]: 500000000000

In [17]: 1 << 32
Out[17]: 4294967296
“`
資深大佬 : qbqbqbqb

@black11black long 这个确实是个坑，64 位 Linux 里是 8 字节的，但 64 位 Windows 里是 4 字节的
資深大佬 : xuboying

@black11black #14 我以前遇到过 numba 的坑是依赖了他的类型推测导致执行不稳定，不知道这个是不是你提到的“黑魔法”，后来我去官网研究了他的形参类型声明以后，问题就完全解决了。如果这些你已经知道了，就忽略我的留言好了。btw，毕竟我没有看过汇编代码，了解程度就到这一层了。在我的图形计算的应用里效果还是相当让我满意的。
資深大佬 : wevsty

cpp 的 std::vector 是模板，模板本身只是个源码不使用的话本身并没有实例，你当然不可能用 python 直接调模板的源码。
想要用 std::vector 的话，只能你自己用 C 封装一套函数出来。
資深大佬 : ipwx

@qbqbqbqb #18L：用 int32_t, int64_t 这种
資深大佬 : lovestudykid

@black11black 大概这样，CC=gcc-10 CXX=g++-10 python setup.py build_ext –inplace，也可以在 script 里设置环境变量。我用这个是因为 Mac 上默认调用 clang 有坑
主資深大佬 : black11black

@mckelvin
@wevsty
感谢大佬回复，我现在的需求很普通就是有一张从数据库导过来的二维表，这种表结构一般在 python 里是做成表套表，或者表套字典，像这样 [[],[],…] / [{},{},…] 。处理过程放到 cpp 的话确实转换开销蛮高的，所以我理解应该不能进行一些比较细粒度的 c 加速，最好是整个流程完全跑 c，这样只经过一次导入导出转换。

如果不用 vector 的话怎么处理这种结构呢？我感觉 vector 还是挺合适的，因为 push 添加很轻松，不用考虑内存问题。我现在遇到的问题是，我不会动态向 vector 里添加对象，比如我写在 for 循环中 cdef 一个对象然后 push 进 vector 里，这种语法是不允许的
主資深大佬 : black11black

试了一下，似乎在子 block 里新建对象并不需要 cdef 或者 new 之类的（ new 在 cython 里似乎没有这个语法），直接 object()就能创建一个对象了。不过我定义结构体后看了一下 cython 生成的分析，似乎修改结构体当中的值仍然需要进行类型校正，似乎这部分是走的 python，并不能起到加速作用。

代码地址

https://paste.ubuntu.com/p/s4wk9QfqPB/

各位大佬指点一下最佳实践是什么，这么做开分析模式看的话感觉还是不太对
主資深大佬 : black11black

https://paste.ubuntu.com/p/cBgVXqWQJ8/

修正，上一代码有小错误