让python提速超过40倍的神器：cython
人工智能最火的语言，自然是被誉为迄今为止最容易使用的代码之一的python。python代码素来以直观、高可读性著称。
然而，易用的背后，是python无法逾越的障碍：慢。尤其是c程序员，这群快枪手简直无法忍受python的慢。
所以有人就想了各种方法去解决这个问题，本文就介绍其中的一种。如果你的代码是纯python，或者你必须用一个大的for循环却无法放入矩阵因为数据必须按顺序处理，那么就可以使用cython来加速python。
1、什么是cython？
根据维基百科：cython是结合了python和c的语法的一种语言，可以简单的认为就是给python加上了静态类型后的语法，使用者可以维持大部分的python语法，而不需要大幅度调整主要的程式逻辑与算法。但由于会直接编译为二进制程序，所以性能较python会有很大提升。
cython被大量运用在cpython函式库的撰写，以取得较高的执行效能。cython将cpython代码转译成 c 或 c++ 语法后，自动包装上函式呼叫界面生成 .pyx 后缀的执行档，即可当成普通的函式库。其性能一般逊于原生的 c/c++ 函式库，但由于 cpython 语法的易用性可以缩短开发时间。cython 也可以用于编译以 c/c++ 为 cpython 撰写的函式库。
目前cython可以在 windows, macos 与 linux 上使用，可以编译 2.6, 2.7 与 3.3 至 3.7 版本的 cpython 语法。
我们对python代码的唯一调整是向每个变量添加类型信息。通常，我们可以在python中声明一个变量，如下所示：
x = 0.5
使用cython，我们将为该变量添加一个类型：
cdef float x = 0.5
这告诉cython我们的变量是浮点数，和c一样。使用纯python，变量的类型是动态确定的。cython中类型的显式声明是可以转换为c的原因，因为需要显式类型声明+。
安装cython只需要一行pip：
pip install cython
2、cython的类型
使用cython时，有两种不同的类型，用于变量和函数。
对于变量，我们有：
cdef int a, b, c cdef char *s cdef float x = 0.5 (single precision) cdef double x = 63.4 (double precision) cdef list names cdef dict goals_for_each_play cdef object card_deck
请注意所有这些类型都来自c/c++！
对于功能：
def — regular python function, calls from python only. cdef — cython only functions which can't be accessed from python-only code i.e must be called within cython cpdef — c and python. can be accessed from both c and python
由此开始，我们要开启加速了哦！准备好…
3、使用cython加速代码
我们要做的第一件事就是设置python代码基准：用于计算数字阶乘的for循环。
原始python代码如下所示：
def test(x):
y = 1
for i in range(x+1):
y *= i
return y
cython相同功能看起来非常相似。确保cython代码文件使用 .pyx扩展名。代码本身的唯一变化是我们需要提前声明变量和函数的类型，示例代码如下：
cpdef int test(int x):
cdef int y = 1
cdef int i
for i in range(x+1):
y *= i
return y
注意函数有一个cpdef来确保我们可以从python调用它。另外还需要为函数中的所有变量设置类型从而告知c编译器。
接下来，创建一个setup.py文件，该文件将cython代码编译为c代码：
from distutils.core import setup
from cython.build import cythonize
setup(ext_modules = cythonize('run_cython.pyx'))
并执行编译：
python setup.py build_ext --inplace
搞定！我们的c代码已经编译好并且可以使用了。
在cython代码所在的文件夹中拥有运行c代码所需的所有文件，包括run_cython.c文件，你尽可以进去仔细看个究竟。
现在，我们要测试全新超快速c代码了！准备好了吗？3、2、1、go！
import run_python
import run_cython
import time
number = 10
start = time.time()
run_python.test(number)
end = time.time()
py_time = end - start
print("python time = {}".format(py_time))
start = time.time()
run_cython.test(number)
end = time.time()
cy_time = end - start
print("cython time = {}".format(cy_time))
print("speedup = {}".format(py_time / cy_time))
cython几乎可以为任何原始python代码提供良好的加速，不需要做太多额外的工作。记住，你用的循环越多、处理的数据越多，cython就越有帮助。
看看下表，其中显示了cython为不同的阶乘值提供了多少速度。我们使用cython获得了超过36倍的加速！
到此这篇关于能让python提速超40倍的神器cython详解的文章就介绍到这了,更多相关cython加速python内容请搜索www.887551.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持www.887551.com！
