Python 在Cython中迭代对象列表/集合的最快方法？

我有我正在建立的神经网络库的代码

for connection in self.backwardConnections:
    self._z += connection.value()

其中connection是cdef类连接，BackardConnections是python连接列表

我有两个问题

在Python列表中迭代最快的是什么？我也可以在len范围内使用典型的for int I。。 如果我放弃了Python列表方法，那么什么样的集合类型，例如，NUMPY数组、C++向量等可以保存我的连接对象并提高性能？ 为。。。in…：构造是Python中迭代列表的最快方法。切换到其他数据类型也不会显著提高性能。这两件事已经很快了

我猜您正在以错误的方式优化此代码。与其研究循环机制，它可能只占用运行时间的一小部分，为什么不考虑优化对.value的调用呢

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还有一种可能性是Python对于您要做的事情来说太慢了。不过，我发现这种情况非常罕见。

。事实上，价值是相当高的。但是等等，你知道我在赛顿做这件事吗？对于C，你是否在用这个值列表做更多的数学运算？如果是这样，你可以制作一个numpy数组，并对其进行操作。e、 g.价值观。numpy还有一个快速的nditer迭代器，它在“cython”中工作。@hpaulj事物是connection.value定义为self.weight*self.source.y，其中source是神经元，y和weight是双倍的。我基本上是建立一个网络图，使用神经元作为节点，连接作为顶点。我可以做的是有两个指向ws和ys的cpp向量指针，可以以c的速度进行迭代。