Как общее примечание, вы можете точно увидеть, что C-код генерирует Cython для каждой строки исходного кода, выполнив команду cython с опцией -a "annotate". Смотрите Cython документация для примеров. Это чрезвычайно полезно при попытке найти узкие места в теле функции.
Также существует концепция «раннее связывание для скорости» при Cython-обработке вашего кода. Объект Python (как и экземпляры вашего Person класса ниже) использует общий код Python для доступа к атрибутам, который работает медленно во внутреннем цикле. Я подозреваю, что если вы измените класс Person на cdef class, то вы увидите некоторое ускорение. Кроме того, вам нужно набрать объекты p1 и p2 во внутреннем цикле.
Поскольку в вашем коде много вызовов Python (например, random.sample), вы, скорее всего, не добьетесь огромного ускорения, если не найдете способ поместить эти строки в C, что требует значительных усилий.
Вы можете набирать вещи как tuple или list, но это не означает значительного ускорения. Лучше использовать массивы C, когда это возможно; что-то, что вам придется искать.
Я получаю ускорение в 1,6 раза с тривиальными модификациями ниже. Обратите внимание, что мне пришлось кое-что изменить, чтобы компилировать.
ctypedef int ITYPE_t
cdef class CyPerson:
# These attributes are placed in the extension type's C-struct, so C-level
# access is _much_ faster.
cdef ITYPE_t value, id, max_val
cdef tuple awareness_status
def __init__(self, ITYPE_t id, ITYPE_t value):
# The __init__ function is much the same as before.
self.value = value
self.id = id
self.max_val = 50000
## Initial awareness status.
self.awareness_status = (self.max_val, -1)
NPERSONS = 10000
import math
import random
class Some_class(object):
def __init__(self):
ri = lambda: random.randint(0, 10)
self.possibilities = [(CyPerson(ri(), ri()), CyPerson(ri(), ri())) for i in range(NPERSONS)]
def update_awareness_status(self, this_var, timePd):
'''Inputs: this_var (type: float)
timePd (type: int)
Output: None'''
cdef CyPerson p1, p2
price = 10
max_number = len(self.possibilities)
# self.possibilities is a list of tuples.
# Each tuple is a pair of person objects.
k = int(math.ceil(0.3 * max_number))
actual_number = random.choice(range(k))
chosen_possibilities = random.sample(self.possibilities,
actual_number)
if len(chosen_possibilities) > 0:
# chosen_possibilities is a list of tuples, each tuple is a pair
# of person objects. I have included the code for the Person class
# below.
for persons in chosen_possibilities:
p1, p2 = persons
# awareness_status is a tuple (float, int)
if p1.awareness_status[1] < p2.awareness_status[1]:
if p1.value > p2.awareness_status[0]:
p1.awareness_status = (this_var, timePd)
else:
p1.awareness_status = p2.awareness_status
elif p1.awareness_status[1] > p2.awareness_status[1]:
if p2.value > p1.awareness_status[0]:
p2.awareness_status = (price, timePd)
else:
p2.awareness_status = p1.awareness_status