Python numba jitclass-属性a.x为a.x返回False

尝试检查两个jitclass实例属性的标识时，我发现与普通python类相比，这种行为很奇怪。Numba jitclass在其自身的实例属性标识检查中返回False，其中普通python类按预期工作

import numba

class MyClass(object):
    def __init__(self, x):
        self.x = x

spec = [('x', numba.double)]
@numba.jitclass(spec)
class MyJitClass(object):
    def __init__(self, x):
        self.x = x

a = MyClass(1)
b = MyJitClass(1)

现在检查身份：

>>> a.x is a.x
True
>>> b.x is b.x
False

---

知道为什么会这样吗？以及如何检查两个jitclass属性是否引用同一个对象？

让我首先引用以下内容：

jitclass实例的数据在堆上作为C兼容结构分配，因此任何编译后的函数都可以绕过解释器直接访问底层数据

这意味着Python解释器不能直接访问类的数据（

x

）。然而，解决这个问题的透明解决方案是使用。Numba似乎采取了这种方法

每次访问

b.x

，都会在引擎盖下调用一个函数，返回一个包含

x

值的Python对象。该类不存储对象，因此每次访问

x

都会返回一个新对象。通过调用

id（b.x）

来验证这一点-每次它都会返回不同的id

我们可以用以下方法模拟jit类的行为：

class MyClass(object):
    def __init__(self, x):
        self._x = x

    @property
    def x(self):
        return float(self._x)

我应该如何检查两个jitclass属性是否引用同一个对象

---

嗯，他们没有。jitclass属性不存储对象，只存储数据。

让我从引用以下内容开始：

jitclass实例的数据在堆上作为C兼容结构分配，因此任何编译后的函数都可以绕过解释器直接访问底层数据

这意味着Python解释器不能直接访问类的数据（

x

）。然而，解决这个问题的透明解决方案是使用。Numba似乎采取了这种方法

每次访问

b.x

，都会在引擎盖下调用一个函数，返回一个包含

x

值的Python对象。该类不存储对象，因此每次访问

x

都会返回一个新对象。通过调用

id（b.x）

来验证这一点-每次它都会返回不同的id

我们可以用以下方法模拟jit类的行为：

class MyClass(object):
    def __init__(self, x):
        self._x = x

    @property
    def x(self):
        return float(self._x)

我应该如何检查两个jitclass属性是否引用同一个对象

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嗯，他们没有。jitclass属性不存储对象，只存储数据。

这真是一个很好的答案！很高兴它是有用的：）这真是一个很好的答案！很高兴它有用：）