用Cython加速Python代码，速度溜到飞起

介绍

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如果你曾用Python编写代码，那么你可能花了更多的时间等待某些代码块的执行，而不是你想要的。虽然有一些方法可以使您的代码更有效，但它很可能仍然比C代码慢。这主要归结为Python是一种动态编程语言，并将许多东西移动到C语言编译期间处理的运行时。

不过，如果你像我一样喜欢用Python编写代码并且仍想加速你代码，你可以考虑使用Cython。虽然Cython本身是一种独立的编程语言，但很容易将其整合到例如Jupyter笔记本工作流程。在执行时，Cython将您的Python代码转换为C，通常会显著加快它的速度。

安装Cython

为了能够使用Cython，您将需要一个C编译器。因此，安装过程会因您当前的操作系统而异。对于Linux，通常存在GNU C编译器(gncc)。对于Mac OS，您可以下载Xcode以获取gncc。如果您应该使用Windows，则安装过程会稍微复杂一些。

一旦你有了你的C编译器，你需要在终端中运行的只有：

 
 
 
 

  
  
  
  
pip install Cython
 
 
 
 

如何使用Cython

演示Cython功能的最简单方法是通过Jupyter笔记本。要在我们的笔记本中使用Cython，我们将使用IPython魔术命令。 Magic命令以百分号开头，并提供一些可以增强工作流程的附加功能。通常，有两种类型的魔术命令：

1. 线条魔法由单个'%'表示，并且仅在一行输入上操作
2. 单元格魔术用两个'%'表示，并在多行输入上操作。

让我们开始吧：

首先，为了能够使用Cython，我们必须运行：

 
 
 
 

  
  
  
  
％load_ext Cython
 
 
 
 

现在，每当我们想在代码单元中运行Cython时，我们必须首先将以下magic命令放入单元格中：

 
 
 
 

  
  
  
  
%%cython
 
 
 
 

一旦你完成了，你就可以开始在Cython中开始编码了。

Cython的速度有多快?

与常规Python代码相比，Cython的速度有多快取决于代码本身。例如，如果您运行具有许多变量的计算量很大的循环，Cython将大大优于常规Python代码。递归函数也会使Cython比Python快得多。

让我们用Fibonacci序列来证明这一点。简单地说，这个算法通过将前两个数字相加来找到下一个数字。以下是Python中的内容：

 
 
 
 

  
  
  
  
def fibonacci(n):
  
  
  
  
 if n < 0:
  
  
  
  
 print("1st fibonacci number = 0")
  
  
  
  
 elif n == 1:
  
  
  
  
 return 
  
  
  
  
 elif n == 2:
  
  
  
  
 return 1
  
  
  
  
 else:
  
  
  
  
 return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
 
 
 
 

让Python工作：

如您所见，在序列中找到第39个数字需要13.3秒来计算。此处的挂起时间是指从调用该函数开始到结束所用的总时间。

让我们在Cython中定义相同的函数。

这里发生了什么?正如您所看到的，我们正在使用一些单元格魔术，允许我们在此单元格中使用Cython。我将很快解释'-a'选项的作用。然后，我们基本上采用与上面相同的代码，除了现在我们能够使用静态类型声明并将n定义为整数类型这一事实。

正如您所看到的，通过在magic命令之后添加'-a'，我们收到了注释，向我们展示了代码中有多少Python交互。这里的目标是摆脱所有的黄线，让他们有一个白色的背景。在这种情况下，将不会有Python交互，所有代码都将在C中运行。您还可以单击每行旁边的“+”符号以查看Python代码的C转换。

这段代码多快了多少?我们来看看：

在这种情况下，Cython比Python快约6.75倍。这清楚地展示了利用Cython节省时间的能力，它提供了比常规Python代码最大的改进。

其他选项

如果您已经知道C、Cython还允许访问C代码，Cython的制造商尚未添加即用型声明。例如，使用以下代码，您可以为C函数生成Python包装器，并将其添加到模块dict中。

 
 
 
 

  
  
  
  
%%cython
  
  
  
  
cdef extern from "math.h":
  
  
  
  
 cpdef double sin(double x)
 
 
 
 

Cython证明了许多其他功能，例如并行性，这些功能在其文档中描述非常简洁。

结论

如果您有时遇到不得不等待太长时间才能执行Python代码的问题，Cython提供了一种非常整齐且高效的方法来加速您的代码。最重要的是，它提供了许多进一步优化您的合作的功能。

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