将python回调函数传递给Fortran子例程的开销是多少？

Question

我刚刚用F2PY将一个fortran90子例程打包到python中。这里的精妙之处在于Fortran子例程aslo将python回调函数作为其参数之一：

SUBROUTINE f90foo(pyfunc, a)
real(kind=8),intent(in) :: a
!f2py intent(callback) pyfunc
external pyfunc
!f2py real*8 y,x
!f2py y = pyfunc(x)

!*** debug begins***
print *, 'Start Loop'
do i=1,1000
  p = pyfunc(a)
end do
total = etime(elapsed)
print *, 'End: total=', total, ' user=', elapsed(1), ' system=', elapsed(2)
stop
!*** debug ends  ***

pyfunc是在我的python代码中定义的一个python函数。包装器工作得很好，但是运行上面的包装版本，我得到的运行时间大约是纯python的5倍，如下所示

^{pr2}$

所以，问题是，管理费用是怎么来的？我真的想让pyfunc保持原样，因为将其重新编码为纯fortran函数非常耗时，那么有没有任何方法可以提高包装器模块的速度？在

Answer 1

在您发布的代码中，a是双精度浮点。将它从Fortran传递到Python意味着将Fortran double包装到PyFloat对象，这确实有代价。在纯Python版本中，k是一个PyFloat，您不必为包装它1000次而付出代价。在

另一个问题是函数调用本身。从C调用Python函数在性能上已经很差，但是从Fortran调用它们就更糟糕了，因为有一个额外的代码层可以将Fortran函数调用约定（关于堆栈等）转换为C函数调用约定。从C调用Python函数时，需要将参数准备为Python对象，一般创建PyTuple对象作为Python函数的*args参数，在模块表中查找得到函数指针。。。在

最后但并非最不重要的一点：在Fortran和Numpy之间传递2D数组时，需要注意数组的顺序。F2py和numpy在这方面可能很聪明，但是如果Python代码不是按照Fortran顺序来操作数组的，那么性能就会受到影响。在

我不知道pyfunc要做什么，但是如果它与您发布的内容很接近，那么用Python编写循环并只调用一次函数将节省您的时间。如果需要中间值（p），让Python函数返回一个包含所有中间值的Numpy数组。在