将列表从python传递到C ++向量时，如何加快Boost :: Python :: Extract

Question

我是boost.python的新手，并为将列表从python传递到C ++向量做了一个简单的功能：

void SetXValues(boost::python::list xl){
    int n = len((xl));
    xvals.resize(n);
    for(unsigned int i=0; i<n; i++){
    xvals[i] = boost::python::extract<double>((xl)[i]);
    }
}

xvals是C ++ STL向量。 此函数有效，我可以将python列表加载到C ++中，但它看起来非常慢。

我所做的一个小速度测试是用C ++和纯Python编写分箱算法。 结果表明，当包括从Python传递数据的时间时，C ++方法仅快5倍，但是当然，单独的装箱算法要快得多（74x）。

那么，有什么方法可以改善上述功能，使其更加高效？

Answer 1

在性能至关重要的部分，例如您所描述的。 我通常首先避免将数据存储在python list中。 list是正确的数据类型，可以在其中存储任意对象。 特别是列表中的每个对象都可以具有不同的类型。 但是您已经知道这将是“双打列表”。

我建议改为在python中使用std::vector<double> 。 为此，您可以将std::vector<double>导出为class_ ，使用boost python将其VectorOfDOubles 。 您可以这样做，以便在python中看不到list和VectorOfDoubles之间的区别，主要区别在于您可以像xl = VectorOfDoubles(55)而不是xl = []那样构造它。 您需要做一些工作才能使索引ace工作，例如xl [5] = 4.5，但是为此，存在boost索引套件，我建议使用版本2，以帮助您。

另一种选择是使用numpy ndarrays而不是list 。 存在boost numpy库，可帮助您使用boost python中的numpy ndarrays。

但是正如您所说的，您是增强python的新手，但是增强numpy和boost索引套件都可能有点困难。 也许您首先想用自己的std::vector<double>子类来解决，例如说VectorOfDOubles ，并定义double get(int i)和void set(int i, double val) ，然后导出这两个函数（以及size（），构造函数）转换为python。 这需要对您的python代码进行一些更改，但对于初学者来说更容易。