在Cython中为多维数组分配中间数组而不获取GIL

在本文中，我们将介绍使用Cython为多维数组分配中间数组的方法，同时避免获取GIL（全局解释器锁）。

阅读更多：Numpy 教程

GIL的作用及问题

GIL是Python解释器中的一个锁，它用于保护Python的内存管理。由于GIL的存在，一次只能有一个线程在解释器中运行Python代码。这使得Python在多线程处理CPython时效率低下。在多线程代码中，GIL可以使CPU无法100%利用。

使用Cython分配中间数组

Cythnon是一个C语言扩展，可以在Python中编写高性能代码。Cython的一大好处就是可以避免GIL的问题。

为了避免获取GIL，我们可以使用Cython的”with nogil:”关键字。同时，我们也需要在Cython中使用malloc来手动分配内存。

例如，对于一个二维数组A的加法运算，我们可以这样写：

import cython
cimport numpy as np
import numpy as np

@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
def add_two_arrays(np.ndarray[np.float64_t, ndim=2] A,
                   np.ndarray[np.float64_t, ndim=2] B,
                   np.ndarray[np.float64_t, ndim=2] C):
   cdef np.uintp_t i, j, N, M
   N, M = A.shape
   with nogil:
       for i in range(N):
           for j in range(M):
               C[i, j] = A[i, j] + B[i, j]
   return C

在这个例子中，我们手动分配了一个二维数组C来储存A和B的和。Cython会自动插桩到add_two_arrays()函数的代码中，这样就可以确保函数在运行时避免GIL，并且可以顺畅地进行矩阵运算。

避免使用Python对象

在Cython中避免使用Python对象可以提高性能。Python对象需要GIL来进行互斥访问，因此会降低多线程处理的效率。

假设我们需要使用一个列表来储存多个数组。在Python中，我们可以这样写：

import numpy as np

data = []
data.append(np.ones((100,100)))
data.append(np.zeros((100,100)))

result = 0
for arr in data:
   result += arr.sum()

但是，这段代码会严重影响多线程处理效率。因此，我们可以将data保存为一个NumPy数组，并使用np.concatenate()将数组连接起来：

import numpy as np

data = np.empty((2, 100, 100))
data[0] = np.ones((100, 100))
data[1] = np.zeros((100, 100))

result = data.sum()

在这个例子中，我们避免了使用Python对象，并显式地指定了储存数组的数据类型和形状。这样可以提高代码的性能和速度。

定义Cython类型

我们可以在Cython中定义一些常用的数据类型。这样可以优化Python中调用Cython函数的速度。

例如，我们可以定义一个Cython类型来储存Point类型的数据（x和y坐标值）：

import cython
cimport numpy as np

ctypedef np.int_t npint

cdef class Point:
   cdef:
      npint x, y

   def __init__(self, npint x, npint y):
      self.x = x
      self.y = y

   @property
   def point(self):
       return np.array([self.x, self.y])

在这个例子中，我们定义了一个Point类型来储存Point类型的数据。使用Cython定义类型的好处是可以优化Python中调用Cython函数的速度，提高代码效率和性能。