Python 如何找出为什么cython代码会减慢速度？

我们有一些用python编写的代码，其中使用了一些实际上只是“结构”的类——这些类的实例中只有一堆字段，没有方法。例如：

class ResProperties:
    def __init__(self):
        self.endDayUtilities = 0
        self.marginalUtilities = []
        self.held = 0
        self.idleResource = True
        self.experience = 0.0
        self.resSetAside = 0
        self.unitsGatheredToday = 0

我们的主代码使用这个类的一组实例

为了加快代码的速度，我想我应该将这个类化：

cdef class ResProperties:

    cdef public float endDayUtilities
    cdef public list marginalUtilities
    cdef public int held
    cdef public int idleResource
    cdef public float experience
    cdef public int resSetAside
    cdef public int unitsGatheredToday

    def __init__(self):
        self.endDayUtilities = 0
        # etc: code just like above.

然而，结果是代码现在运行速度慢了25%左右

我如何找出是什么导致代码现在运行较慢

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谢谢。

您将这些类转换为Cython，但仍在使用Python代码中的类

将数据从C转换为Python并返回会产生开销。例如，您的

endDayUtilities

成员是C样式的浮点。当您从Python访问它时，必须先构造一个

float（）

对象，然后Python代码才能使用它。当您从Python中为该属性赋值时，同样的事情必须反过来发生

在我脑海中，我会估计这些数据转换的性能开销在。。。哦，大约25%。：-）

除非将使用该数据的部分代码移动到Cython，否则性能不会得到提升。基本上，你在C-land呆得越多，你会做得越好。来回走动会害死你的

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作为另一种更简单的方法，您可能希望尝试Psyco或PyPy而不是Cython。

“代码”运行速度慢25%？什么代码？你是如何衡量这种减速的？如果类只是属性的容器，为什么不使用namedtuple呢？代码是一个更大的模拟项目的一部分。我有一个标准配置，在我的机器上运行大约需要58秒。随着时间的变化，它上升到了80秒左右。