Lambdify与Python一起工作，但与Cython一起引发异常

我的网站运行这个Python脚本，如果使用Cython，这个脚本将更加优化。最近我需要补充一点，Cython的情况不太好

所以我把这个问题简化成一个最简单的例子。在代码中，我有一个带有字符串键的字典，其中的值是列表。我想使用这些键作为变量。在下面的简化示例中，只有1个变量，但通常我需要更多。请检查以下示例：

import numpy as np
from sympy.parsing.sympy_parser import parse_expr
from sympy.utilities.lambdify import lambdify, implemented_function
from sympy import S, Symbol
from sympy.utilities.autowrap import ufuncify


def CreateMagneticFieldsList(dataToSave,equationString,DSList):

    expression  = S(equationString)
    numOfElements = len(dataToSave["MagneticFields"])

    #initialize the magnetic field output array
    magFieldsArray    = np.empty(numOfElements)
    magFieldsArray[:] = np.NaN

    lam_f = lambdify(tuple(DSList),expression,modules='numpy')
    try:
        # pass
        for i in range(numOfElements):
            replacementList = np.zeros(len(DSList))


            for j in range(len(DSList)):
                replacementList[j] = dataToSave[DSList[j]][i]

            try:
                val = np.double(lam_f(*replacementList))

            except:
                val = np.nan
            magFieldsArray[i] = val
    except:
        print("Error while evaluating the magnetic field expression")
    return magFieldsArray


list={"MagneticFields":[1,2,3,4,5]}

out=CreateMagneticFieldsList(list,"MagneticFields*5.1",["MagneticFields"])

print(out)

让我们称之为

test.py

。这很有效。现在我想对此进行cythonize，因此我使用以下脚本：

#!/bin/bash

cython --embed -o test.c test.py
gcc -pthread -fPIC -fwrapv -Ofast -Wall -L/lib/x86_64-linux-gnu/ -lpython3.4m -I/usr/include/python3.4 -o test.exe test.c

现在，如果我执行

/test.exe

，它会抛出一个异常！例外情况如下：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 42, in init test (test.c:1811)
    out=CreateMagneticFieldsList(list,"MagneticFields*5.1",["MagneticFields"])
  File "test.py", line 19, in test.CreateMagneticFieldsList (test.c:1036)
    lam_f = lambdify(tuple(DSList),expression,modules='numpy')
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/sympy/utilities/lambdify.py", line 363, in lambdify
    callers_local_vars = inspect.currentframe().f_back.f_locals.items()
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'f_locals'

所以问题是：我怎样才能让兰比菲与赛顿合作

注意：我想指出我有Debian Jessie，这就是我使用Python 3.4的原因。另外，我想指出，当我不使用

lambdify

时，我对Cython没有任何问题。我还想指出，Cython已通过

pip3安装Cython更新到最新版本--升级

中有说明

堆叠框架

目前，作为异常的一部分，我们生成假回溯 传播，但不要填写局部变量，也不能填写co_代码。成为 完全兼容，我们必须生成这些堆栈帧对象 在函数调用时（具有潜在的性能损失）。我们可以 有一个选项可以启用此选项进行调试

f_locals

in

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'f_locals'

---

似乎指向了这个不兼容问题。

这是一个解决实际问题的方法（在注释和@jhakala的回答中确定），Cython没有为编译函数生成完整的回溯/内省信息。我从您的评论中得知，出于速度原因，您希望使用Cython编译大部分程序

“解决方案”是只对需要调用

lambdify

的单个函数使用Python解释器，而将其余函数保留在Cython中。您可以使用

exec

执行此操作

这个想法的一个非常简单的例子是

exec("""
def f(func_to_call):
    return func_to_call()""")

# a Cython compiled version    
def f2(func_to_call):
    return func_to_call())

可以将其编译为Cython模块并导入，导入后Python解释器将运行字符串中的代码，并正确地将

f

添加到模块全局。如果我们创建一个纯Python函数

def g():
    return inspect.currentframe().f_back.f_locals

调用

cython\u module.f（g）

会给我一个带有键

func\u to\u call

（如预期）的字典，而

cython\u module.f2（g）

会给我

\u main\u

模块全局（但这是因为我是从解释器运行的，而不是使用

--embed

）

---

编辑：基于代码的完整示例

from sympy import S, lambdify # I'm assuming "S" comes from sympy
import numpy as np

CreateMagneticFieldsList = None # stops a compile error about CreateMagneticFieldsList being undefined

exec("""def CreateMagneticFieldsList(dataToSave,equationString,DSList):

    expression  = S(equationString)
    numOfElements = len(dataToSave["MagneticFields"])

    #initialize the magnetic field output array
    magFieldsArray    = np.empty(numOfElements)
    magFieldsArray[:] = np.NaN

    lam_f = lambdify(tuple(DSList),expression,modules='numpy')
    try:
        # pass
        for i in range(numOfElements):
            replacementList = np.zeros(len(DSList))


            for j in range(len(DSList)):
                replacementList[j] = dataToSave[DSList[j]][i]

            try:
                val = np.double(lam_f(*replacementList))

            except:
                val = np.nan
            magFieldsArray[i] = val
    except:
        print("Error while evaluating the magnetic field expression")
    return magFieldsArray""")


list={"MagneticFields":[1,2,3,4,5]}

out=CreateMagneticFieldsList(list,"MagneticFields*5.1",["MagneticFields"])
print(out)

当使用脚本编译时，将打印此文件

[5.1 10.2 15.3 20.4 25.5]

---

实际上，我所做的只是将函数包装在一个

exec

语句中，因此它由Python解释器执行。这部分不会从Cython中看到任何好处，但是程序的其余部分仍然会看到。如果你想最大限度地利用Cython编译，你可以把它分成多个函数，这样只有包含

lambdify

的一小部分在

exec

中相关：从我看来，

--embed

不是魔法，也不会进行优化（它只是从

libpython

调用解释器），所以没什么必要这么做。目的是什么？@ivan_pozdeev嗯，它比原始蟒蛇快多了。。。您是否建议删除

--embed

？可能相关，“目前，作为异常传播的一部分，我们生成假回溯，但不要填写局部变量，也不能填写co_代码。”@J.J.Hakala将此作为一个答案发布，因为很可能是这样。您可以修改您的代码以与我提供的参数兼容吗？我对这个很陌生。我试着把这些作为参数放到

f

中，但我得到了一个错误：

fdata=f（CreateMagneticFieldList，all_data，feqStr，all_symbols）TypeError:“\u io.TextIOWrapper”对象不可调用
Ah。我想你有点误解了。您需要在
eval
内部定义
createMagneticFieldList
，因为它是调用
lambdify
的。我只是举了一个非常简单的例子来说明这个想法是有效的<正如我定义的那样，code>f
真的毫无意义。（如果这仍然让人困惑的话，我会尽量使我的代码更加完整）。我非常非常感谢一个实用的例子，最好是基于我在问题中提供的例子！我也向你保证，每个人都会喜欢它，因为这个问题很常见，没有人找到解决办法。