从C扩展调用Python函数的速度成本

我正在写一个程序，其中包括模拟几个不同变量的进化路径。该程序的大部分是用Python编写的，但我正在为模拟循环（~15k）编写代码，作为C扩展以提高速度。然而，我仍然希望利用Numpy的随机数生成器（）。我知道我可以从扩展中调用Python函数，但这会降低C循环的速度，从而否定编写扩展的初衷吗？

当从C扩展调用Python函数时，会产生部分开销：

要传递给python函数的C变量需要包装在python对象中。这与直接在Python中创建对象的成本差不多

需要调用Python函数。这将花费与普通Python函数调用一样多的成本

需要为C打开返回值，它的python值将被垃圾收集。这与超出范围的普通Python返回值的成本差不多

要判断它是否值得，这实际上取决于在C语言中完成的代码量以及在C语言中可以避免多少python对象操作。如果在C语言中只有一个调用python函数的

for

循环，那么这可能不值得。如果你做了很多可以用C来完成的数据操作，即使你在某处调用了Python函数，你也会保存所有的数据操作

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但最快的方法可能是使用numpy并直接从C调用numpy函数。这将使您不必将所有参数包装到Python对象中，而仍然使用numpy的功能，从而避免大部分开销。

您需要了解许多细节，但是numpy中的随机数生成器有一个C接口。我认为这是您想要包含的头文件，但是还有一个。感谢您指出

randomkit.h

和

distributions.h

。作为此功能的附加功能，还需要相应的.c文件（

randomkit.c

和

distributions.c

）。它们需要包含在setup.py的

源

列表中。