NEP 3 — 清理 numpy.core 的数学配置#

作者:

David Cournapeau

联系方式:

david@ar.media.kyoto-u.ac.jp

日期:

2008-09-04

状态:

已延迟

执行摘要#

在构建 numpy.core 之前，我们使用一些配置测试来收集有关可用数学函数的信息。多年来，配置变得越来越复杂，以至于难以轻松地支持新平台。

本提案的目标是清理数学能力的配置，以便于维护。

当前问题#

当前，数学配置主要测试一些数学函数，并相应地配置 numpy。但是，当前系统并非独立地测试每个所需的函数，而是更多地作为解决特定平台奇特问题的变通方法开发的，使用了平台隐式知识。这违背了仅测试功能的正常理念，即 autoconf 的理念，该理念指明了可移植性（至少在 Unix 上）的道路 [1] 这会导致问题，因为在现有平台上修改或添加配置会破坏隐式假设，而没有明确的解决方案。

例如，在 Windows 上，当使用 mingw 构建 numpy 时，最好强制执行配置 sizeof(long double) == sizeof(double)，因为 mingw 使用 MS 运行时，而 MS 运行时不支持 long double。不幸的是，这样做会破坏 mingw 数学函数检测，因为存在 mingw 配置 sizeof(long double) != sizeof(double) 的隐式假设。

另一个示例是仅使用一个函数来测试函数集：如果找到 expf，则假定所有基本浮点函数都可用。相反，应独立测试每个函数（expf、sinf 等）。

需求#

我们有两个严格的要求

  • 它不应破坏任何当前支持的平台

  • 它不应使配置速度大大降低（1-2 秒是可以接受的）

提案#

我们建议打破任何隐式假设，并像 autoconf 通常那样独立地测试每个数学函数。由于测试大量函数可能非常耗时，因此我们将使用类似于 autoconf 中 AC_CHECK_FUNCS_ONCE 的方案，即一次测试一组函数，并且仅在出现问题时才进行每个函数的检查。当第一次检查有效时，它应该与当前方案一样快，除了显式检查了假设（例如，HAVE_LONGDOUBLE_FUNCS 隐含的所有函数将一起检查）。

问题#

静态与非静态？对于基本函数，我们应该将它们定义为静态还是非静态？

许可证#

本文档已置于公共领域。

[1]: Autobook 这里

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