क्या साइथन ऑब्जेक्ट पुनरावृत्ति की सरणी को गति दे सकता है?

Question

मैं cython का उपयोग कर निम्न कोड में तेजी लाने के लिए चाहते हैं:

class A(object): 
    cdef fun(self): 
     return 3 


class B(object): 
    cdef fun(self): 
     return 2 

def test(): 
    cdef int x, y, i, s = 0 
    a = [ [A(), B()], [B(), A()]] 
    for i in xrange(1000): 
     for x in xrange(2): 
      for y in xrange(2): 
       s += a[x][y].fun() 
    return s 

केवल एक चीज है जो मन में आता कुछ इस तरह है:

def test(): 
    cdef int x, y, i, s = 0 
    types = [ [0, 1], [1, 0]] 
    data = [[...], [...]] 
    for i in xrange(1000): 
     for x in xrange(2): 
      for y in xrange(2): 
       if types[x,y] == 0: 
        s+= A(data[x,y]).fun() 
       else: 
        s+= B(data[x,y]).fun() 
    return s 

असल में, सी ++ में समाधान सारणी रखने के लिए किया जाएगा आभासी विधि fun() के साथ कुछ बेस क्लास के पॉइंटर्स के लिए, तो आप इसे बहुत तेज़ी से पुन: सक्रिय कर सकते हैं। क्या पाइथन/साइथन का उपयोग करने का कोई तरीका है?

बीटीडब्ल्यू: क्या पाइथन सूचियों के बजाय, dtype = object_ के साथ numpy's 2D सरणी का उपयोग करना तेज़ होगा?

Answer 1

लग रहा है इस तरह कोड 20x के बारे में speedup देता है जैसे:

import numpy as np 
cimport numpy as np 
cdef class Base(object): 
    cdef int fun(self): 
     return -1 

cdef class A(Base): 
    cdef int fun(self): 
     return 3 


cdef class B(Base): 
    cdef int fun(self): 
     return 2 

def test(): 
    bbb = np.array([[A(), B()], [B(), A()]], dtype=np.object_) 
    cdef np.ndarray[dtype=object, ndim=2] a = bbb 

    cdef int i, x, y 
    cdef int s = 0 
    cdef Base u 

    for i in xrange(1000): 
     for x in xrange(2): 
      for y in xrange(2): 
       u = a[x,y]     
       s += u.fun() 
    return s 

यह भी चेक, कि ए और बी बेस से लिए गए हैं, शायद वहाँ रिलीज में उसे निष्क्रिय करने के लिए रास्ता बनाता है और अतिरिक्त speedup

हो जाता है

संपादित करें: चेक का उपयोग कर

u = <Base>a[x,y]