optimazing使用ctypes python quad

Question

我需要使用ctypes函數來減少python中quad的運行時間。這是我原來的問題original question，但現在我知道我需要遵循什麼路徑。我需要按照與此處similar problem link相同的步驟操作。

但在我的情況下，將在數值積分中處理的函數調用另一個python函數。就像這樣：

from sklearn.neighbors import KernelDensity 
import numpy as np 

funcA = lambda x: np.exp(kde_bad.score_samples([[x]])) 
quad(funcA, 0, cut_off) 

其中停產僅僅是我在我的代碼決定一個標量，並kde_bad是使用KernelDensity內核對象創建的。

所以我的問題是我如何需要在C中指定函數？相當於此：

//testlib.c 

double f(int n, double args[n])  
{ 
    return args[0] - args[1] * args[2]; //corresponds to x0 - x1 * x2 
} 

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Answer 1

You can do this using ctypes's callback function facilities.

這就是說，無論是否會真正實現任何速度下的收益，如果你的函數調用Python的東西是值得商榷的。 ctypes加快集成的基本原因有兩個：（1）集成函數本身比編譯的C更快於Python字節碼，（2）避免了從編譯的（Fortran！）QUADPACK例程回調Python。你提出的建議完全消除了這些性能提升的第二個來源，如果你多次打這樣的電話，甚至可能會增加懲罰。但是，如果被積函數的大部分執行時間在自己的代碼中，而不是在您需要調用的其他Python函數中，那麼您可能會看到一些好處。