由于使用了对象类型声明，这种扩展类型在多大程度上可能效率低下

Question

我被告知，由于使用DefaultDict需要Python对象类型声明，以下扩展类型可能不是很有效。有人能解释为什么会这样吗？DefaultDict是否仍然值得使用(而不是dict)？

cdef class CythonClass(object):
cdef int var1, var2
cdef object defaultdict
def __init__(self, a, b):
self.var1 = a
self.var2 = b
self.defaultdict = DefaultDict(DefaultDict([]))

Answer 1

我可能在另一个答案中夸大了效率部分。我的意思是：当你必须使用Python对象时，不要期望巨大的加速(超过1.5-2倍)。

你可以使用它们，而且不会比在python代码中使用它们慢(除了极少数情况)。然而，Cython的强大之处在于，您可以使用原生c类型和同构数据结构，如c数组(这可能比python列表甚至字典快得多)，或者如果您使用c++，也可以使用vector、unordered_map等。

处理Python对象时需要记住的一点是，所有Python对象都是指向某些结构的指针，因此每个对象都添加了一层间接层-对于Pythonints也是如此。然而，Cythonint是一个没有间接层的C整数。这就是为什么Cython中的for-循环要快得多的主要原因之一。(然而，它们被限制在64位的范围内，而不是像Python中那样精度无限，这是一种权衡)。

另一点是，对python对象进行操作意味着您需要进行python查找、python操作等。然而，对于内置对象，cython可以使用python C API来避免基于python的查找，从而获得额外的速度(我猜DefaultDict不在其中)，例如，对于声明的dicts，以下代码的编译方式不同：

def dumb_func(dict dct, str key):
return dct[key]   # translates to: __Pyx_PyDict_GetItem(__pyx_v_dct, __pyx_v_key)

def dumb_func(object dct, object key):  # different signature
return dct[key]   # translates to: PyObject_GetItem(__pyx_v_dct, __pyx_v_key)

您可能会猜测哪一个更快，是直接寻址dict的(__Pyx_PyDict_GetItem可能是PyDict_GetItem和PyDict_GetItemString的复杂包装器)，还是只使用PyObject_GetItem寻址python对象的(通过python查找)。这也不会是一个巨大的加速，但它是值得注意的。

最后，我要说的是，在Cython代码中，正常(和声明的)dicts显然比DefaultDict快(除了一些C或C++类)。