我有几个使用pybind11在Python语言中构造的C++函数对象,然后将这些对象从Python语言传递给另一个调用它们的C++函数。因为这些函数是有状态的,所以它们没有经过无状态python函数的pybind11优化,性能非常慢。
我可以通过一个丑陋的技巧来解决这个问题,它将创建的C++对象的指针返回给Python,然后Python将指针传递回调用者的C++函数。然而,我希望有一种更干净,更可维护的方式来做这件事。
下面是一些基于https://pythonextensionpatterns.readthedocs.io/en/latest/debugging/debug_in_ide.html的复制代码(import_call_execute嵌入了Python进程并运行它):
下面的第一个python程序在我的机器上需要163毫秒,第二个程序只需要0.5毫秒
#include <pybind11/pybind11.h>
#include <pybind11/functional.h>
#include <iostream>
#include <chrono>
#include "py_import_call_execute.hpp"
using namespace std;
using namespace std::chrono;
using namespace pybind11::literals;
namespace py = pybind11;
class TestFunc {
public:
TestFunc(int a): _a(a) {}
int operator()(int b) const {
return _a + b;
}
size_t get_ptr() {
return (size_t)this;
}
private:
int _a;
};
int test_dummy_function(const std::function<int(int)> &f) {
auto start = high_resolution_clock::now();
int sum = 0;
for (int i = 0; i < 100000; ++i) {
sum += f(i);
}
auto stop = high_resolution_clock::now();
auto duration = duration_cast<microseconds>(stop - start);
cout << "sum: " << sum << " time: " << duration.count() / 1000.0 << " milliseconds" << endl;
return sum;
}
int test_dummy_function2(std::size_t ptr) {
auto start = high_resolution_clock::now();
TestFunc* f = reinterpret_cast<TestFunc*>(ptr);
int sum = 0;
for (int i = 0; i < 100000; ++i) {
sum += (*f)(i);
}
auto stop = high_resolution_clock::now();
auto duration = duration_cast<microseconds>(stop - start);
cout << "sum: " << sum << " time: " << duration.count() / 1000.0 << " milliseconds" << endl;
return sum;
}
PYBIND11_MODULE(pybind_testing, m) {
py::class_<TestFunc>(m, "TestFunc")
.def(py::init<int>(), "a"_a)
.def("__call__", &TestFunc::operator(), "b"_a = 3)
.def("get_ptr", &TestFunc::get_ptr);
m.def("test_dummy_function", test_dummy_function);
m.def("test_dummy_function2", test_dummy_function2);
}
int main(int argc, const char *argv[]) {
argc = 4;
const char *argv2[] = {
"python",
"/Users/sal/Developer/coatbridge/testing/pybind11",
"test_pybind11",
"test_pybind11"};
return import_call_execute(argc, argv2);
}Python函数1:
import pybind_testing as pt
def test_pybind11():
test_func = pt.TestFunc(2)
pt.test_dummy_function(test_func)Python函数2:
import pybind_testing as pt
def test_pybind11():
test_func = pt.TestFunc(2)
pt.test_dummy_function2(test_func.get_ptr())发布于 2018-10-21 09:23:46
性能不佳与pybind11或Python无关。它之所以很慢,是因为您使用的是std::function,它与常规函数调用完全不同。
您可以通过将main()中的代码替换为以下代码来查看:
TestFunc test_func(2);
test_dummy_function(test_func);
test_dummy_function2(test_func.get_ptr());要修复它,只需停止使用std::function即可。您可以直接通过引用或(smart?)传递TestFunc对象。指针。应该不需要将其地址来回转换为size_t (尽管请注意,如果您确实需要这样做,正确的类型应该是uintptr_t而不是size_t)。
https://stackoverflow.com/questions/52910755
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