Cython：Python加速神器简介

Cython是一种编译器，用于将Python脚本与C语言扩展相结合，从而支持Python脚本调用C函数库，提高Python代码的性能。Cython能够将Python与C混合编码的.pyx脚本转换为C代码，主要用于优化Python脚本性能或Python调用C函数库。

01

安装

使用conda或pip进行安装:

<code>$ conda install -c anaconda cython</code>

或者

<code>$ pip install Cython</code>

02

简单示例

安装完成后，我们以一个简单的Cython项目作为例子来说明Cython的编译步骤。首先，我们需要创建一个以.pyx结尾的Cython源文件。例如，我们定义一个简单的返回字符串的函数hello_cython:

<code># examples_cy.pyx def hello_cython(): return "Hello Cython!"</code>

然后，在同级目录下创建setup.py文件，用于编译pyx文件生成.c和.so文件：

<code># setup.py from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup( name="Example Cython", ext_modules=cythonize(["examples_cy.pyx"]) )</code>

执行编译命令:

<code>$ python setup.py build_ext --inplace</code>

编写main.py进行验证：

<code># main.py from examples_cy import hello_cython print(hello_cython())</code>

03

性能比对

接下来，我们对比使用Python和Cython实现的性能。我们以计算以下级数为例进行性能比较：

1. 使用Python代码实现：

<code>def pi_py(N): pi = 0 for n in range(N): pi += (-1.0)**n/(2*n + 1) return 4*pi</code>

2. 使用Cython代码实现：

在examples_cy.pyx中使用Cython语法实现上述操作：

<code>cpdef double pi_cy(int N): cdef double pi = 0 cdef int n; for n in range(N): pi += (-1.0) ** n / (2 * n + 1) return 4 * pi</code>

再次编译:

<code>$ python setup.py build_ext --inplace</code>

编写main.py进行性能统计：

<code>from examples_cy import pi_cy import time def pi_py(N): pi = 0 for n in range(N): pi += (-1) **n / (2*n + 1) return 4*pi if __name__ == "__main__": stime = time.time() for _ in range(100): out1 = pi_py(1000000) etime = time.time() stime2 = time.time() for _ in range(100): out2 = pi_cy(1000000) etime2 = time.time() print("pi_py result {} time cost {} s".format(out1, etime - stime)) print("pi_cy result {} time cost {} s".format(out2, etime2 - stime2))</code>

04

总结

使用Cython相比纯Python能够提高Python代码的执行效率，特别是在需要高性能计算或调用C函数库的情况下。在本例中，使用Cython实现的性能比纯Python提高了5倍以上。