wcsjtu

@secondwtq 非常感谢。 目前我们是打算用 Python 写业务逻辑，然后转 C++。 完全禁用了 Python 的动态特性，所以可以把 Python 看做静态语言。subtyping 问题， 能够用强制类型标注的手段解决么？

大佬给的这三个链接信息量非常大， 我去好好阅读下。

@secondwtq 多谢大佬。

1. 我理解，像

```python
def foo(x):
y = x.双十一
```
这样的代码， 确实推断不出来 y 的类型。但是如果有上下文，或者有类型标注， 应该还是推出来吧。

2 . 我理解`x.y`和`x[y]`应该是比较类似的， 如果知道了 x 的类型， 那么`x.y`或者`x[y]`也就比较好推断了。 但是如果`x`类型未知，是不是应该把`getattr`/`getitem`操作记录 HM 的方程里面， 等 unify x 时再去真正执行`getattr`/`getitem` ?

3 . subtyping 好像是比较麻烦，如果在语法层面，把类继承禁用，是不是就没有 subtyping 的问题了呢？

4. 我去学习一下 Typeclass ，Row Polymorphism

@Austaras 多谢大佬，我去学习下什么是 row polymorphism

@Austaras 大佬能给个搜索关键字吗， 我不是 PL 背景出身……行业黑话看不懂啊

@pisc 多谢大佬。我们之前做了一个"Python" ==> C++的 transcompiler 。 但是没有静态检查，导致 Python 代码有问题不能在 Python 层发现， 得编译生成的 C++代码才知道。 没有类型信息，一些 high level 的优化也没办法做。所以想着 HM 能不能解决我的问题。

这里的"Python"是一个 Python 非常小的子集，只支持非常小部分的语法、类型和标准库。其中类型只有 str/int/float/complex/list/dict/tuple/deque/set 和 `dataclass`。 所以做类型推导应该没那么难.....

我没有系统学过 PL 方面的知识, 所以想找些 demo ，我去参考一下， 再照着写……

getsizeof 不会递归统计内存，你得到的只是最外层容器的内存占用值。自己写个函数去递归统计吧，这样的数据才是相对准确的

@xsourse 这种情况，numba 没用的，绝对是负优化。

思路一：修改逻辑， 不要用 for 循环
思路二：实在要用 for ，改成 C/C++循环， 可以使用 mypyc 编译该部分代码， 也可以用 cython 编译。mypyc 有语法要求， 性能稍微好一点。cython 可以直接编，性能比较差，但是还是远比 Python for 循环好

我们团队搞了一个专门为 Python 业务逻辑加速的编译器，性能吊打 cython/mypyc/pypy ， 可惜不能开源.......

应该是代码里出现了大量的 for 循环，以及大量的__getitem__/__setitem__操作才慢的。numpy.ndarray 的随机读取性能确实不如 builtins.list 。因为`ndarray[i]` 需要 new 一个 PyLongObject 出来，而`builtins.list[i]`只需要 refcnt++。

楼主这个问题， 如果用 numpy 的话， 就得摆脱面向过程的思想， 用函数式来做。numpy 的 broadcast 机制应该能实现楼主想要的功能。需要稍微学习一下。

如果不想用 numpy 的话， 只能用预编译或者 jit 方案来加速了。 既然楼主已经试过 numba 了， 我推荐另一个工具 pythran. 性能与 numba 差不多, 但是比 numba 好用