Discussion :

[Sylvestre13]

Bonjour,

En vu de gagner en rapidité d’exécution est-il possible de transformer simplement le code de cette fonction écrit en python3 à l'aide de cython, je m'y suis déjà un peu frotté mais cela fait appel a des notions trop avancées en C pour moi. Je pensais sinon me diriger vers le langage Julia mais je n'arrive pas à utiliser le compilateur.

Code :

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cpdef list reglesTour(int selfi,int selfj,int selftest,list selfpieces,list selfpermutation,list selftableaupos):
    selfi,selfj,selftest,selfpieces,selfpermutation,selftableaupos=selfi,selfj,selftest,selfpieces,selfpermutation,selftableaupos
    global selflienlettrepos
    global tableauposlettre
    cdef int nbrelem=len(selfpieces[selftest])
    pos=selfpieces[selftest][nbrelem-1]
    posactuelle=selflienlettrepos.get(pos)
    selfpostotaldeblettre, postotal, postotal1, postotal2, postotal3, postotal4=[], [], [], [], [], []
    if posactuelle!=None:
        if 0<=posactuelle[0]<=7 and 0<=posactuelle[1]<=7: 
            if selftest<17:
                val="N"
            elif selftest>16:
                val="B"
            for a in range(1, 8):
                if posactuelle[0]+a>7:
                    break
                else:
                    postotal1.append((posactuelle[0]+a,posactuelle[1]))
            for n in postotal1:
                if selftableaupos[n[0]][n[1]] in ("V", val):
                    postotal.append(n)
                    if selftableaupos[n[0]][n[1]]==val:
                        break
                else:
                    break
            for a in range(1, 8):        
                if posactuelle[0]-a<0:
                    break
                else:
                    postotal2.append((posactuelle[0]-a,posactuelle[1]))
            for n in postotal2:
                if selftableaupos[n[0]][n[1]] in ("V", val):
                    postotal.append(n)
                    if selftableaupos[n[0]][n[1]]==val:
                        break
                else:
                    break
            for a in range(1, 8):
                if posactuelle[1]+a>7:
                    break
                else:
                    postotal3.append((posactuelle[0],posactuelle[1]+a))
            for n in postotal3:
                if selftableaupos[n[0]][n[1]] in ("V", val):
                    postotal.append(n)
                    if selftableaupos[n[0]][n[1]]==val:
                        break
                else:
                    break
            for a in range(1, 8):        
                if posactuelle[1]-a<0:
                    break
                else:
                    postotal4.append((posactuelle[0],posactuelle[1]-a))
            for n in postotal4:
                if selftableaupos[n[0]][n[1]] in ("V", val):
                    postotal.append(n)
                    if selftableaupos[n[0]][n[1]]==val:
                        break
                else:
                    break
            postotal.append(posactuelle)
            for n in postotal:
                selfpostotaldeblettre.append(tableauposlettre[n[0]][n[1]])
    return selfpostotaldeblettre

Merci pour votre attention.
Bonne journée.

[fred1599]

Bonjour,

Ce code est illisible... Il faut découper cette fonction en plusieurs, et exprimer ce que vous souhaitez faire sur chaque fonction découpée.

cython accélère et améliore la réactivité d'un code, mais vous devez chercher quels sont les éléments critiques qui ralentissent avant de vous mettre à coder.

[tyrtamos]

Bonjour,

Mon expérience, c'est qu'il est d'abord indispensable de travailler l'algorithme en Python.

On peut aussi travailler la qualité du code avec un analyseur de code comme PyLint.

En voulant passer par Cython pour gagner en rapidité, il faut savoir que l'on gagne surtout quand la partie compilée en C ou en C++ n'utilise QUE des types de données reconnus par C ou C++. Ce n'est pas le cas de list, dict, etc... La conséquence est que le code compilé doit dans ce cas faire beaucoup d'appels à l'API Python, et on ne gagne plus grand chose en temps. Il m'est même arrivé d'obtenir un temps plus long qu'en Python normal!!!

Quand ce n'est toujours pas assez rapide, plutôt que de changer de langage pour l'ensemble du programme, il y a toujours possibilité d'écrire un module Python en C ou en C++ uniquement sur la partie critique! Module qui sera ensuite importé par le programme Python. Il faut tout de même une connaissance suffisante en C ou C++, et la documentation dit comment il faut faire pour construire le module: https://docs.python.org/3/extending/index.html.

[Sylvestre13]

Bonjour,
Je suis en train de regarder le langage C de plus près.
Merci pour vos réponses.
++

[Sylvestre13]

Bonjour,

Quelqu'un pourrait-il me donner une méthode pour créer un tableau à deux dimensions avec cython car je n'ai réussi qu'avec un tableau à une seule dimension.
Je vous joins le code que j'ai trouvé.

Code :

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cdef int *my_ints
my_ints = <int *>malloc(number*cython.sizeof(int))
if my_ints is NULL:
  raise MemoryError()
with nogil:
  free(my_ints)

Merci d'avance.

[wiztricks]

Salut,

Quelqu'un pourrait-il me donner une méthode pour créer un tableau à deux dimensions avec cython car je n'ai réussi qu'avec un tableau à une seule dimension.

Avec Cython, vous programmez en C et ici, c'est le forum Python.

- W

[fred1599]

@Sylvestre13,

wiztrick a raison, dans le sens que cython, c'est bien de l'interfaçage C et python, mais que votre question est bel est bien liée au langage C. Car si on sait créer un tableau C 2 dimensions, alors pour cython ça ira tout seul.

[Bktero]

Sans dénigrer Python, l'interfaçage avec Boost me semble plus simple pour appeler du C ou C++ depuis Python : https://gradot.wordpress.com/2018/12...depuis-python/

[fred1599]

Les goûts et les couleurs, ça ne se discute pas !

En ce qui me concerne je préfère cython...

[tyrtamos]

Bonjour,

Quelques infos complémentaires concernant l'appel de fonctions C++ grâce à cython ou directement. Je suis cependant un peu (!) en retard sur mon site puisque c'était en Python 2:

- utilisation de cython: https://python.jpvweb.com/python/mes...ple_cython_cpp. On peut appeler une fonction écrite en Python, ou appeler directement une fonction écrite en C++. Pour l'appel d'une fonction Python modifiée pour cython, j'ai utilisé la méthode des décorateurs qui a l'avantage d'ajouter ce qui manque pour le compilateur C++ (=les déclarations de variables) sans modifier le code de la fonction Python: http://docs.cython.org/en/latest/src/tutorial/pure.html.

- appel direct par Python d'un module écrit en C++: https://python.jpvweb.com/python/mes...ple_python_cpp. En Python 3, cela devrait correspondre au lien que j'ai déjà donné: https://docs.python.org/3/extending/index.html

Je pense que la conversion en Python 3 ne devrait pas être trop compliquée.

[tyrtamos]

J'ai regardé ce que j'avais fait en Python 2 afin de l'adapter en Python 3, et la méthode d'appel direct de code C++ par Python (donc sans cython) a tout de même eu pas mal de changements complexes.

Par contre, l'appel de code C++ grâce à cython marche toujours très bien et s'adapte facilement à Python 3: c'est donc la méthode que je recommande.

Voilà mon exemple converti en Python 3:

fichier d'entête en C++ "bib.h":

Code :

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int pgcd_(int a, int b);

fichier du code en C++ "bib.cpp":

Code :

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#include "bib.h"
 
int pgcd_(int a, int b){
    int r;
    while (b!=0) {
        r = a%b;
        a = b;
        b = r;
        }
    return a;
    }

fichier cython pour appeler la fonction externe pgcd_ (ne pas oublier le "_"!) "pgcd3.pyx":

Code :

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#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
 
# definition des types Python
from cpython cimport bool, list, dict, tuple
 
# definition des type d'objets cython
from cython import cclass, ccall, cfunc, returns as creturns, locals as clocals
 
# reference a un objet defini en C++
cdef extern from "bib.h": 
    cdef int pgcd_(int a, int b)
 
#############################################################################
@ccall
@creturns(int)
@clocals(a=int, b=int)
def pgcd3(a, b):
    """PGCD de a et de b
    """
    return pgcd_(a,b)

Et le fichier "setup.py" nécessaire au traitement par cython:

Code :

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# -*- coding: utf-8 -*-
 
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Distutils import build_ext
 
ext_modules = [Extension("pgcd3",
                         sources=["pgcd3.pyx", "bib.cpp"],
                         include_dirs=["."],
                         language="c++"
                        )
              ]
 
setup(
  name = 'PGCD3',
  ext_modules = ext_modules,
  cmdclass = {'build_ext': build_ext}
  )

Une fois ces fichiers créés, on lance le traitement par cython en console avec:

Code :

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python setup.py build_ext --inplace

Cela donne un fichier "pgcd3.pyd" qui pourra être directement importé par un programme Python 3. Par exemple:

Code :

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#!/usr/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*-
 
from pgcd3 import pgcd3
 
from time import perf_counter
 
n = 1000000
a, b = 3819, 6384 # => PGCD=57
t = perf_counter()
for c in range(0, n):
    r = pgcd3(a, b)
t = perf_counter()-t
print(t, t/n)

Ce qui donne un temps moyen de calcul par appel de: 1.602227e-07 seconde.

Le même programme de test sur la fonction pgcd codée en pure Python donne 0.6010849e-07 seconde. On a donc gagné environ 73% sur le temps d'exécution.