无意中听到 Cythonization 减少了 C++ 包装的文件大小

Question

我有以下对数组求和的最小示例（取自here）：

#lib.cpp
template<typename T>
T arr_sum(T *arr, int size)
{
    T temp=0;
    for (int i=0; i != size; ++i){
        temp += arr[i];
    }
    return temp;
}

#lib_wrapper.pyx
cimport cython

ctypedef fused  float_t:
    cython.float
    cython.double

cdef extern from "lib.cpp" nogil:
    T arr_sum[T](T *arr, size_t size)

def py_arr_sum(float_t[:] arr not None):
    return arr_sum(&arr[0], arr.shape[0])

#setup.py
from setuptools import setup
from setuptools.extension import Extension
from Cython.Distutils import build_ext
import numpy as np

ext_modules = [Extension("lib_wrapper", ["lib_wrapper.pyx"],
                         include_dirs=[np.get_include()],
                         extra_compile_args=["-std=c++11", "-O1"],
                         language="c++")]

setup(
    name='Rank Filter 1D Cython',
    cmdclass={'build_ext': build_ext},
    ext_modules=ext_modules
)

应用

python setup.py build_ext --inplace

会生成一个202K大小共享对象lib_wrapper.cpython-39-darwin.so。

gcc -shared -fPIC -O1 -o lib.so lib.cpp

会产生一个 ~4K 大小 的较小物体。 我假设文件大小的冗余来自 Cython 创建的 C++-Python 桥。

考虑到 Numpy-C API、pybind11 等众多方法，哪一种可以允许在没有如此大的文件大小开销的情况下创建此桥？请从建议中排除 ctypes - 它似乎会大大增加访问时间。

Answer 1

Python C API 和 Numpy C API 将具有最小的大小，因为其他所有内容都只是它们的包装。

要减少 C++ 二进制文件的大小，最好的技巧是

1. 使用大小优化进行编译

   -Os

   而不是任何其他

   -Ox

   标志。
2. 禁用 RTTI。

   -fno-rtti

3. 在没有调试信息的情况下进行编译（不要使用

   -g

   标志）