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我的网站运行这个 Python 脚本，如果使用 Cython，它会更加优化。最近我需要添加Sympy 和 Lambdify，这与 Cython 不兼容。

因此，我将问题简化为一个最小的工作示例。在代码中，我有一个带有字符串键的字典，其中的值是列表。我想将这些键用作变量。在下面的简化示例中，只有 1 个变量，但通常我需要更多。请检查以下示例：

import numpy as np
from sympy.parsing.sympy_parser import parse_expr
from sympy.utilities.lambdify import lambdify, implemented_function
from sympy import S, Symbol
from sympy.utilities.autowrap import ufuncify


def CreateMagneticFieldsList(dataToSave,equationString,DSList):

    expression  = S(equationString)
    numOfElements = len(dataToSave["MagneticFields"])

    #initialize the magnetic field output array
    magFieldsArray    = np.empty(numOfElements)
    magFieldsArray[:] = np.NaN

    lam_f = lambdify(tuple(DSList),expression,modules='numpy')
    try:
        # pass
        for i in range(numOfElements):
            replacementList = np.zeros(len(DSList))


            for j in range(len(DSList)):
                replacementList[j] = dataToSave[DSList[j]][i]

            try:
                val = np.double(lam_f(*replacementList))

            except:
                val = np.nan
            magFieldsArray[i] = val
    except:
        print("Error while evaluating the magnetic field expression")
    return magFieldsArray


list={"MagneticFields":[1,2,3,4,5]}

out=CreateMagneticFieldsList(list,"MagneticFields*5.1",["MagneticFields"])

print(out)

让我们称之为test.py. 这很好用。现在我想对此进行cythonize，所以我使用以下脚本：

#!/bin/bash

cython --embed -o test.c test.py
gcc -pthread -fPIC -fwrapv -Ofast -Wall -L/lib/x86_64-linux-gnu/ -lpython3.4m -I/usr/include/python3.4 -o test.exe test.c

现在，如果我执行./test.exe，它会引发异常！这是一个例外：

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 42, in init test (test.c:1811)
    out=CreateMagneticFieldsList(list,"MagneticFields*5.1",["MagneticFields"])
  File "test.py", line 19, in test.CreateMagneticFieldsList (test.c:1036)
    lam_f = lambdify(tuple(DSList),expression,modules='numpy')
  File "/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/sympy/utilities/lambdify.py", line 363, in lambdify
    callers_local_vars = inspect.currentframe().f_back.f_locals.items()
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'f_locals'

所以问题是：我怎样才能让lambdify 与Cython 一起工作？

注意：我想指出我有 Debian Jessie，这就是我使用 Python 3.4 的原因。另外我想指出，我在不使用 Cython 时没有任何问题lambdify。另外我想指出，Cython 已更新到带有pip3 install cython --upgrade.

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这是 Cython 不会为编译函数生成完整的回溯/内省信息的真正问题（在评论和@jjhakala 的答案中确定）的一种解决方法。我从您的评论中得知，出于速度原因，您希望使用 Cython 编译大部分程序。

“解决方案”是仅对需要调用的单个函数使用 Python 解释器，lambdify并将其余的留在 Cython 中。您可以使用exec.

这个想法的一个非常简单的例子是

exec("""
def f(func_to_call):
    return func_to_call()""")

# a Cython compiled version    
def f2(func_to_call):
    return func_to_call())

这可以编译为 Cython 模块并导入，导入后，Python 解释器运行字符串中的代码，并正确添加f到模块全局变量中。如果我们创建一个纯 Python 函数

def g():
    return inspect.currentframe().f_back.f_locals

调用cython_module.f(g)给了我一个带有键的字典func_to_call（如预期的那样），同时cython_module.f2(g)给了我__main__模块全局变量（但这是因为我是从解释器运行而不是使用--embed）。

编辑：完整示例，基于您的代码

from sympy import S, lambdify # I'm assuming "S" comes from sympy
import numpy as np

CreateMagneticFieldsList = None # stops a compile error about CreateMagneticFieldsList being undefined

exec("""def CreateMagneticFieldsList(dataToSave,equationString,DSList):

    expression  = S(equationString)
    numOfElements = len(dataToSave["MagneticFields"])

    #initialize the magnetic field output array
    magFieldsArray    = np.empty(numOfElements)
    magFieldsArray[:] = np.NaN

    lam_f = lambdify(tuple(DSList),expression,modules='numpy')
    try:
        # pass
        for i in range(numOfElements):
            replacementList = np.zeros(len(DSList))


            for j in range(len(DSList)):
                replacementList[j] = dataToSave[DSList[j]][i]

            try:
                val = np.double(lam_f(*replacementList))

            except:
                val = np.nan
            magFieldsArray[i] = val
    except:
        print("Error while evaluating the magnetic field expression")
    return magFieldsArray""")


list={"MagneticFields":[1,2,3,4,5]}

out=CreateMagneticFieldsList(list,"MagneticFields*5.1",["MagneticFields"])
print(out)

当用你的脚本编译时，这会打印

[ 5.1 10.2 15.3 20.4 25.5 ]

基本上我所做的只是将您的函数包装在一个exec语句中，因此它由 Python 解释器执行。这部分不会从 Cython 中看到任何好处，但是您的程序的其余部分仍然会。如果你想最大化使用 Cython 编译的数量，你可以将它分成多个函数，这样只有一小部分包含lambdify在exec.

于 2016-03-24T11:26:57.980 回答
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它在cython 文档中说明 -限制

堆栈帧

目前我们生成虚假回溯作为异常传播的一部分，但不填写本地，也无法填写 co_code。为了完全兼容，我们必须在函数调用时生成这些堆栈帧对象（具有潜在的性能损失）。我们可能有一个选项来启用它以进行调试。

f_locals在

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'f_locals'

似乎指向这个不相容性问题。

于 2016-03-24T11:26:14.290 回答