pybind11 导出 C++ map 在 Python 层 get 访问慢的优化方案
pybind11 导出 C++ map 在 Python 层 get 访问慢的优化方案
问题描述
通过 pybind11 导出 C++ 的 std::map 或 std::unordered_map，在 Python 代码中频繁使用 get 方法访问 value 时，性能非常低下。其主要原因是：
- pybind11 的 map 绑定会导致每次访问都跨越 Python/C++ 边界，开销很大。
- 如果在 Python 层高频访问 C++ map，每次都要进入 C++ 层查找，效率远低于直接用 Python dict。
- 如果每次都把整个 map 拷贝到 Python（如频繁调用
get_map_as_dict），则会有更大的性能损耗。
解决方案
1. 批量查找，减少跨界调用
设计 C++ 方法，接收一组 key，批量返回对应的 value，减少 Python/C++ 之间的调用次数。
py::dict batch_get(const std::map<std::string, int>& m, const std::vector<std::string>& keys) {py::dict d;for (const auto& key : keys) {auto it = m.find(key);if (it != m.end()) {d[key.c_str()] = it->second;}}return d;
}
pybind11 绑定：
m.def("batch_get", &batch_get);
Python 调用：
keys = ["a", "b", "c"]
result = mod.batch_get(keys)
# result 是 dict，只包含需要的 key
2. 一次性拷贝 map 到 Python，只在 map 不变时用
如果 map 内容不会频繁变化，可以只在初始化时拷贝一次，后续都在 Python 层查找。
3. to_dict 缓存优化
如果 map 很大且只读或低频变更，可以在 C++ 层实现 to_dict 缓存：
- 第一次调用时将 map 转为 Python dict 并缓存。
- 后续 map 未变时直接返回缓存，性能极高。
- map 变更时清空缓存，下次再生成。
示例代码：
#include <pybind11/pybind11.h>
#include <pybind11/stl.h>
#include <optional>namespace py = pybind11;class MapWrapper {
public:std::map<std::string, int> m;std::optional<py::dict> cache;py::dict to_dict() {if (cache.has_value()) {return cache.value();}py::dict d;for (const auto& kv : m) {d[kv.first.c_str()] = kv.second;}cache = d;return d;}void insert(const std::string& key, int value) {m[key] = value;cache.reset(); // 数据变了，清空缓存}
};PYBIND11_MODULE(example, m) {py::class_<MapWrapper>(m, "MapWrapper").def(py::init<>()).def("to_dict", &MapWrapper::to_dict).def("insert", &MapWrapper::insert);
}
Python 用法：
w = example.MapWrapper()
w.insert("a", 1)
d = w.to_dict() # 第一次生成并缓存
d2 = w.to_dict() # 直接返回缓存，速度极快
总结
- 跨 Python/C++ 边界的高频调用是性能瓶颈，需尽量减少。
- 推荐批量查找或一次性拷贝到 Python。
- to_dict 缓存方案适合只读或低频变更场景。
- map 频繁变更时，建议用 batch_get 等批量查找方法。