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【中文标题】Cython 似乎通过减少时间分析器而不是核心代码的开销来提供加速？【英文标题】：Cython seems to provide speed-up by reducing the overhead in time profiler rather than the core code? 【发布时间】：2018-03-14 23:57:32 【问题描述】：我试图学习和使用 cython 来加速我的个人项目，但我发现了一些奇怪的东西。
例子：
尝试http://nealhughes.net/cython1/的rbf_network示例
import pyximport; pyximport.install()
from src.test_cython import rbf_network # File1: /src/test_cython.pyx
# from src.test import rbf_network # File2: /src/test.py
import time
import cProfile
import numpy as np
def fun():
D = 5
N = 1000
X = np.array([np.random.rand(N) for d in range(D)]).T
beta = np.random.rand(N)
theta = 10
rbf_network(X, beta, theta)
# With CProfile
cProfile.run('fun()', sort='cumtime')
# Without Cprofile
start = time.time()
fun()
print("Time without CProfile: ", time.time() - start)
File1 和 File2 都包含：
from math import exp
import numpy as np
def rbf_network(X, beta, theta):
N = X.shape[0]
D = X.shape[1]
Y = np.zeros(N)
for i in range(N):
for j in range(N):
r = 0
for d in range(D):
r += (X[j, d] - X[i, d]) ** 2
r = r**0.5
Y[i] += beta[j] * exp(-(r * theta)**2)
return Y
File1 上的输出（cythonized）：
13 function calls in 3.920 seconds
Ordered by: cumulative time
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 3.920 3.920 built-in method builtins.exec
1 0.000 0.000 3.920 3.920 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 3.920 3.920 run.py:138(fun)
1 3.920 3.920 3.920 3.920 src.test_cython.rbf_network
1 0.000 0.000 0.000 0.000 run.py:141(<listcomp>)
6 0.000 0.000 0.000 0.000 method 'rand' of 'mtrand.RandomState' objects
1 0.000 0.000 0.000 0.000 built-in method numpy.core.multiarray.array
1 0.000 0.000 0.000 0.000 method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects
Time without CProfile: 3.899562120437622
File2 上的输出（非 cython）：
1000014 function calls in 13.193 seconds
Ordered by: cumulative time
ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)
1 0.000 0.000 13.193 13.193 built-in method builtins.exec
1 0.000 0.000 13.193 13.193 <string>:1(<module>)
1 0.000 0.000 13.193 13.193 run.py:138(fun)
1 7.948 7.948 13.193 13.193 test.py:4(rbf_network)
1000000 5.245 0.000 5.245 0.000 built-in method math.exp
1 0.000 0.000 0.000 0.000 run.py:141(<listcomp>)
6 0.000 0.000 0.000 0.000 method 'rand' of 'mtrand.RandomState' objects
1 0.000 0.000 0.000 0.000 built-in method numpy.core.multiarray.array
1 0.000 0.000 0.000 0.000 built-in method numpy.core.multiarray.zeros
1 0.000 0.000 0.000 0.000 method 'disable' of '_lsprof.Profiler' objects
Time without CProfile: 4.139716863632202
简而言之，使用 cProfile 测量时，Cythonized 代码似乎从 13.19 秒提高到 3.920 秒，但使用内置时间测量时，实际上只有 4.13 秒到 3.89 秒的改进。
Cython 确实提供了一些加速（即使是在天真的使用时），但通过时间分析器测量加速似乎夸大了结果。也许这些时间分析器通过使用 cython 而不是核心代码而受益。这是真的还是我做错了什么？
编辑：另外，我不确定为什么 cProfile 在 cythonized 代码中没有跟踪 built-in method math.exp。
【问题讨论】：
【参考方案1】：python配置文件模块docs直接解决这个
注意分析器模块旨在为给定程序提供执行配置文件，而不是用于基准测试目的（为此，有 timeit 以获得合理准确的结果）。这尤其适用于针对 C 代码对 Python 代码进行基准测试：分析器会为 Python 代码引入开销，但不会为 C 级函数引入开销，因此 C 代码似乎比任何 Python 代码都快。
【讨论】：
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