cython

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Complingのpython3私は、Mac OS X上でバイナリ実行にはPython 3コマンドラインプログラムをコンパイルするために抱き合わせてるマック

上のバイナリexcutableに私はこれらの方向 Compile main Python program using Cython はのインストールをマイ以下のよpython3は自作で行われていたが、私は gcc -Os -I /usr/local/Cellar/python3/3.5.2_3/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/Headers -o

python macos python-3.x gcc cython 2016-11-11

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asyncioのトラブルとアドバイス

私はかなりasyncioに新しく、次のシナリオを構築する方法についていくつかのアドバイスが必要です。私はコールバックを受け入れるCython拡張を持っています。前者は、新しいイベントが到着するたびに実行されます。しかし、それらのイベントを収集する機構を開始することは、ブロック動作であり、すなわち、主スレッドをブロックする。 また、Cython拡張はasyncio.Queueを受け入れ、コールバック

python asynchronous cython python-asyncio 2016-11-20

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Cython - 任意の長さの戻り型指定されたMemoryView

私はリストを取りCython機能を書いている/引数として数字のmemoryviewを入力し、同じ長さの型付きMemoryviewを返します。 def test(list_data): cdef unsigned int n = len(list_data) cdef unsigned int i = 0 cdef double *results_arr = <doub

cython memoryview typed-memory-views 2016-11-20

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より高速な方法は、私は、Python/Cythonを使用してバイナリファイルを読み込むための2つの方法を確認し

のPython/Cythonでバイナリファイルを書き込む： import mmap import os import struct fd = os.open(filePath, os.O_RDONLY) mmap_file = mmap.mmap(fd, length=24, access=mmap.ACCESS_READ, offset=0) Xmin = struct.unpac

python struct cython binaryfiles mmap 2016-11-21

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Cythonでforループをスピードアップ

私はまだCythonの仕組みを理解し始めています。 このスニペットは私のプログラムの遅い部分の1つを示しており、このforループを改善できるかどうか疑問に思っています。 まだ元のNumpyバージョンのように見えますが、cdefとint-conversionを追加しました。 cdef Py_ssize_t i, j cdef double ii, jj for ii in np.arange(

python cython 2016-11-23

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Cythonを使用して生成されたCコードのC関数を確認します。

私はcythonの実際の動作を理解しようとしています。一番最初、私は from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup(ext_modules = cythonize("test.pyx")) 後、私のようにコマンドラインからtest.pyxを実行し、setup.pyファイルにこのコードをラ

python c python-2.7 cython 2016-11-24

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pydファイルのパスを取得する方法__file__と同等のもの

package.pydにパッケージしようとしているファイルpackage.pyがあります。私はの場所を取得できますか Traceback (most recent call last): File "C:\Projects\Wrapper.py", line 1, in <module> import package File "package.py", line 4

python cython cythonize 2016-11-29

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Fipyの効率を上げる方法

私はfipyを使って、計算領域の分離された領域の拡散問題を解決しています。回路図を参照してください。 @Daniel Wheelerの助けを借りて、fipy.FaceVariableによって定義されたvaring coeffを持つFipyでモデル化されます。 しかし、計算速度は私のコマンドを満たすことができませんでした。これは、有限差分法を使ったサイモンコードよりもはるかに遅いです。 fipy計算

cython fipy 2016-12-01

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Python to cython - 大規模な配列の繰り返しのパフォーマンスを向上させる

私は大きな座標の配列をループするジェネレータを使用する次の関数を持っています。パフォーマンスが重要なので、私はそれをcythonに変換しようとします。 パフォーマンスを向上させる可能性がある他の変更点はありますか？多分配列の宣言のようなcpython配列または他のですか？ geometry_converter.pyx： def esriJson_to_CV(geometry, geometry_t

python performance cython 2016-12-06

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