python - 是否值得用 cython 重写我的代码？

Question

我有一个使用 numpy 和 scipy 的 python 程序。 在其中添加 cython 将是一个需要时间的过程，因为数据类型有很多变化

它的cprofile是这样的: http://imgur.com/a/Sgvof

大部分时间 (73%) 都被 <scipy.integrate_odepack.odeint> 用完了 我的问题基本上是，使用 cython 是否可以加快此功能(可能通过更快的调用)和其他功能。 在此示例中，此函数被调用了 ~10^6 次。 如果是这样，我可以期望多少速度？ 如果加速至少是 4 到 5 倍，我会考虑追求这个

注意:

如果提供的信息不足，请在下方留言，我很乐意提供

谢谢

Answer 1

嗯一半的时间<scipy.integrate_odepack.odeint>正在里面度过dx_dv和 dx_du这些看起来像是 python 函数。这些是您可以定位的功能，尤其是当它们很复杂时。

要记住的一件事是，如果减速只是因为 calling overhead * number of calls那么我不希望事情有太大改善。这种开销不会消失，事实上它可能会变得更加复杂。您将执行 SciPy C -> Python -> 您的 C，而不是 SciPy C -> Python。