早期绑定以提升速度
原文： http://docs.cython.org/en/latest/src/userguide/early_binding_for_speed.html
作为一种动态语言，Python 鼓励从方法和属性的角度--而不是从它们在类结构树所处的位置出发--来考虑类和对象编程风格。
这可以使 Python 成为一种非常轻松和舒适的快速开发语言，但需要付出代价 - 管理数据类型的“繁文缛节”会被转嫁给解释器。在运行时，解释器在搜索命名空间、获取属性以及解析参数和关键字元组方面做了大量工作。与“早期绑定”语言（如 C ++）相比，这种运行时“后期绑定”是 Python 相对缓慢的主要原因。
然而，使用 Cython，通过使用“早期绑定”编程技术可以获得显着的加速。
例如，考虑以下（愚蠢的）代码示例：
# 经典风格
cdef class Rectangle:
cdef int x0, y0
cdef int x1, y1
def __init__(self, int x0, int y0, int x1, int y1):
self.x0 = x0
self.y0 = y0
self.x1 = x1
self.y1 = y1
def area(self):
area = (self.x1 - self.x0) * (self.y1 - self.y0)
if area < 0:
area = -area
return area
def rectArea(x0, y0, x1, y1):
rect = Rectangle(x0, y0, x1, y1)
return rect.area()
# 纯Python风格
@cython.cclass
class Rectangle:
x0: cython.int
y0: cython.int
x1: cython.int
y1: cython.int
def __init__(self, x0: cython.int, y0: cython.int, x1: cython.int, y1: cython.int):
self.x0 = x0
self.y0 = y0
self.x1 = x1
self.y1 = y1
def area(self):
area = (self.x1 - self.x0) * (self.y1 - self.y0)
if area < 0:
area = -area
return area
def rectArea(x0, y0, x1, y1):
rect = Rectangle(x0, y0, x1, y1)
return rect.area()
在 rectArea() 方法中，对 rect.area() 和 area() 方法的调用包含大量的 Python 额外开销。
但是在 Cython 中，用 Cython 代码来完成调用可以消除大量的开销。例如：
# 经典风格
cdef class Rectangle:
cdef int x0, y0
cdef int x1, y1
def __init__(self, int x0, int y0, int x1, int y1):
self.x0 = x0
self.y0 = y0
self.x1 = x1
self.y1 = y1
cdef int _area(self):
cdef int area = (self.x1 - self.x0) * (self.y1 - self.y0)
if area < 0:
area = -area
return area
def area(self):
return self._area()
def rectArea(x0, y0, x1, y1):
cdef Rectangle rect = Rectangle(x0, y0, x1, y1)
return rect._area()
# 纯Python风格
@cython.cclass
class Rectangle:
x0: cython.int
y0: cython.int
x1: cython.int
y1: cython.int
def __init__(self, x0: cython.int, y0: cython.int, x1: cython.int, y1: cython.int):
self.x0 = x0
self.y0 = y0
self.x1 = x1
self.y1 = y1
@cython.cfunc
def _area(self) -> cython.int:
area: cython.int = (self.x1 - self.x0) * (self.y1 - self.y0)
if area < 0:
area = -area
return area
def area(self):
return self._area()
def rectArea(x0, y0, x1, y1):
rect: Rectangle = Rectangle(x0, y0, x1, y1)
return rect._area()
这里，在 Rectangle 扩展类中，我们定义了两种不同的区域计算方法，即高效的 _area() C 方法，以及 Python 可调用的 area() 方法，它作为 _area() 的薄包装器。还要注意函数 rectArea() 我们如何'早期绑定'，通过声明显式局部变量 rect 并赋予 Rectangle 类型。通过使用此声明，我们能够访问更有效的 可调用C的 _area() 方法，而不是直接动态地把方法赋值给 rect 对象。
但是 Cython 通过允许我们声明双访问方法 - 可以在 C 级别高效调用的方法，但也可以以 Python 访问开销为代价从纯 Python 代码访问，从而再次为我们提供了更多的简单性。考虑以下代码：
# 经典风格
cdef class Rectangle:
cdef int x0, y0
cdef int x1, y1
def __init__(self, int x0, int y0, int x1, int y1):
self.x0 = x0
self.y0 = y0
self.x1 = x1
self.y1 = y1
cpdef int area(self):
area = (self.x1 - self.x0) * (self.y1 - self.y0)
if area < 0:
area = -area
return area
def rectArea(x0, y0, x1, y1):
cdef Rectangle rect = Rectangle(x0, y0, x1, y1)
return rect.area()
# 纯Python风格
@cython.cclass
class Rectangle:
x0: cython.int
y0: cython.int
x1: cython.int
y1: cython.int
def __init__(self, x0: cython.int, y0: cython.int, x1: cython.int, y1: cython.int):
self.x0 = x0
self.y0 = y0
self.x1 = x1
self.y1 = y1
@cython.cfunc
def _area(self) -> cython.int:
area: cython.int = (self.x1 - self.x0) * (self.y1 - self.y0)
if area < 0:
area = -area
return area
def area(self):
return self._area()
def rectArea(x0, y0, x1, y1):
rect: Rectangle = Rectangle(x0, y0, x1, y1)
return rect._area()
在这里，我们只有一个计算面积的方法( area )，声明为 cpdef，使其可以作为 C 函数有效地调用，但仍然可以从纯 Python（或后期绑定的 Cython）代码访问。
如果在 Cython 代码中，我们有一个已经'早期绑定'的变量（即，显式声明为 Rectangle 类型，或者转换为 Rectangle 类型），那么调用其 area 方法将使用高效的 C 代码路径并跳过 Python 开销。但是如果在 Cython 或常规 Python 代码中我们有一个存储 Rectangle 对象的常规对象变量，那么调用 area 方法将需要：
- 属性查找的方式查找计算面积方法(
area) - 把非关键字参数打包为一个元组、把关键字参数打包为一个字典（在这种情况下两者空的，参考上面的
Rectangle类的area方法参数只有self） - 使用 Python API 调用该方法
并且在计算面积的area方法本身内：
- 解析元组和关键字
- 执行计算代码
- 将结果转换为 python 对象并返回它
因此，在 Cython 中，通过在声明和转换变量中使用强类型来实现大优化是可能的。对于使用方法调用的紧密的循环体的情况下，和在这些方法都是纯 C 的情况，两者差异可能很大。
