python cython

Python是当今使用的最之一，并且有充分的理由：它是开源的，具有广泛的用途（例如Web编程，业务应用程序，游戏，科学编程等等），并且有一个充满活力和敬业精神的社区来支持它。 这个社区的原因是我们在 （PyPI）中拥有如此众多，种类繁多的软件包，以扩展和改进Python并解决不可避免的小问题。

赛顿

Python使用起来很有趣，但是有时用它编写的程序可能会很慢。 所有的运行时动态调度都付出了高昂的代价：有时，它的速度比用C或Rust这样的系统语言编写的等效代码慢10倍。

将代码段迁移到全新的语言可能会付出巨大的努力和可靠性，这一切：手动重写工作将不可避免地引入错误。 我们可以吃蛋糕吗？

为了使本练习有一些优化，我们需要一些缓慢的东西。 有什么比斐波那契数列的意外指数实现慢的呢？

def fib      
     ( n      
     ) :     
              
     if n      
     <      
     2 :     
                  
     return      
     1      
              
     return fib      
     ( n-      
     1      
     ) + fib      
     ( n-      
     2      
     )

由于对fib的调用导致两次调用，因此这种效率低下的算法执行起来需要很长时间。 例如，在我的新笔记本电脑上， fib（36）大约需要4.5秒。 这4.5秒将是我们的基线，因为我们将探索Python的Cython扩展如何提供帮助。

使用Cython的正确方法是将其集成到setup.py中 。 但是，尝试快速简便的方法是pyximport 。 让我们将上面的fib代码放在fib.pyx中 ，然后使用Cython运行它。

>>>      
     import pyximport      
     ; pyximport.      
     install      
     (      
     )      
          
     >>>      
     import fib     
          
     >>> fib.      
     fib      
     (      
     36      
     )

仅使用Cython而无需更改代码，就可以将算法在笔记本电脑上花费的时间减少到2.5秒左右。 毫不费力地将运行时间减少了近50％。 当然，可以吃到的美味蛋糕！

付出更多的努力，我们可以使事情变得更快。

cpdef      
     int fib      
     (      
     int n      
     ) :     
              
     if n      
     <      
     2 :     
                  
     return      
     1      
              
     return fib      
     ( n -      
     1      
     ) + fib      
     ( n -      
     2      
     )

我们将fib中的代码移到了使用cpdef定义的函数中，并添加了两个类型注释：它需要一个整数并返回一个整数。

这使得它更快 ，0.05左右秒。 太快了，我可能开始怀疑我的测量方法中是否包含噪声：以前，这种噪声已在信号中丢失。

因此，下次您的某些Python代码在CPU上花费的时间过长时，也许在此过程中增加了一些支持者，为什么不看看Cython是否可以解决问题呢？

在本系列的下一篇文章中，我们将研究Black ，该项目会自动纠正代码中的格式错误。

翻译自:

python cython