这个问题(HowdoesoneoverwritethedefaultcompileflagsforCythonwhenbuildingwithdistutils?)描述了如何在使用distutils时设置默认的Cython标志。但是如果我只使用pyximport，我该如何设置默认编译标志？importpyximportpyximport.install()#Passcompileflagsheresomehow? 最佳答案 您应该使用.pyxbld文件，例如参见thisquestion.对于名为foo.pyx的文件，您将创建一个fo
这是一个抽象基类和一个具体子类，我想通过Cython将其公开给Python:classNodeDistance{protected:constGraph&G;public:NodeDistance(constGraph&G);virtual~NodeDistance();virtualvoidpreprocess()=0;virtualdoubledistance(nodeu,nodev)=0;};classNeighborhoodDistance:publicNetworKit::NodeDistance{public:NeighborhoodDistance(constGraph&
C++模型假设我有以下C++数据结构，我希望向Python公开。#include#includestructmystruct{inta,b,c,d,e,f,g,h,i,j,k,l,m;};typedefstd::vector>mystruct_list;提升Python我可以使用带有以下代码的boost::python相当有效地包装这些，轻松地允许我使用现有的mystruct(复制shared_ptr)而不是重新创建现有的对象。#include"mystruct.h"#includeusingnamespaceboost::python;BOOST_PYTHON_MODULE(exam
我有这个C++函数，我可以使用下面的代码从Python中调用它。与运行纯C++相比，性能只有一半。有没有办法让他们的表现达到同一水平？我用-Ofast-march=native标志编译这两个代码。我不明白我可以在哪里损失50%，因为大部分时间应该花在C++内核上。Cython是否正在制作我可以避免的内存拷贝？namespacediff{voiddiff_cpp(double*__restrict__at,constdouble*__restrict__a,constdoublevisc,constdoubledxidxi,constdoubledyidyi,constdoubledzi
Cython文档shows如何使用重载方法声明现有的C++类。但是，如果我使用重载方法定义自己的cppclass...cdefcppclasspoint:floatx,ypoint():this.x=0this.y=0floatsum():returnthis.x+this.yfloatsum(intz):#COMPILEERRORreturnthis.x+this.y+z...我明白了Functionsignaturedoesnotmatchpreviousdeclaration重载构造函数会出现同样的错误:cdefcppclasspoint:floatx,ypoint():this
我正在将Python加速器(Numba、Cython、f2py)与简单的For循环和Numpy的einsum进行比较以解决特定问题(见下文)。到目前为止，Numpy是解决这个问题最快的(快6倍)，但如果我应该尝试其他优化，或者我做错了什么，我想要一些反馈。这个简单的代码基于一个更大的代码，该代码有许多这样的einsum调用，但没有显式的for循环。我正在检查这些加速器中的任何一个是否可以做得更好。在MacOSXYosemite上使用Python2.7.9完成计时，安装了来自Homebrew的gcc-5.3.0(--with-fortran--without-multilib)。也做了%
如果我在Python中有一个生成器函数，请说:defgen(x):foriinrange(x):yield(i**2)如何在Cython中声明输出数据类型为int？值得吗？谢谢。编辑:我在变更日志中读到关于正在实现的(异步)生成器的提及:http://cython.readthedocs.io/en/latest/src/changes.html?highlight=generators#id23但是没有关于如何使用它们的文档。是因为它们受支持，但将它们与Cython一起使用没有特别的优势，或者无法进行优化吗？ 最佳答案 不，在Cy
在NumPy数组上迭代时，Numba似乎比Cython快得多。我可能缺少哪些Cython优化？这是一个简单的例子:纯Python代码:importnumpyasnpdeff(arr):res=np.zeros(len(arr))foriinrange(len(arr)):res[i]=(arr[i])**2returnresarr=np.random.rand(10000)%timeitf(arr)输出:每个循环4.81毫秒±72.2微秒(7次运行的平均值±标准偏差，每次100次循环)Cython代码(在Jupyter中):%load_extcython%%cythonimportnu
按照建议here，我已经成功安装MicrosoftVisualC++CompilerforPython2.7编译一些Cython代码，但是:fromdistutils.coreimportsetupfromCython.Buildimportcythonizesetup(ext_modules=cythonize("module1.pyx"))仍然产生:error:Unabletofindvcvarsall.bat如何使用Python2.7编译Cython代码(例如在Windows7x64上)？注意:我已经仔细阅读了问题error:Unabletofindvcvarsall.bat但主
我正在使用Cython从Python模块中生成一个共享对象。编译输出写入build/lib.linux-x86_64-3.5//.cpython-35m-x86_64-linux-gnu.so.是否有更改命名规则的选项？我希望将文件命名为.so没有解释器版本或arch附录。 最佳答案 似乎setuptools没有提供更改或完全删除后缀的选项。魔法发生在distutils/command/build_ext.py中:defget_ext_filename(self,ext_name):fromdistutils.sysconfigim
