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用Cython加速Python代碼，速度溜到飛起

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如果你曾用Python編寫代碼，那么你可能花了更多的時間等待某些代碼塊的執(zhí)行，而不是你想要的。雖然有一些方法可以使您的代碼更有效，但它很可能仍然比C代碼慢。這主要歸結(jié)為Python是一種動態(tài)編程語言，并將許多東西移動到C語言編譯期間處理的運行時。

不過，如果你像我一樣喜歡用Python編寫代碼并且仍想加速你代碼，你可以考慮使用Cython。雖然Cython本身是一種獨立的編程語言，但很容易將其整合到例如Jupyter筆記本工作流程。在執(zhí)行時，Cython將您的Python代碼轉(zhuǎn)換為C，通常會顯著加快它的速度。

安裝Cython

為了能夠使用Cython，您將需要一個C編譯器。因此，安裝過程會因您當(dāng)前的操作系統(tǒng)而異。對于Linux，通常存在GNU C編譯器(gncc)。對于Mac OS，您可以下載Xcode以獲取gncc。如果您應(yīng)該使用Windows，則安裝過程會稍微復(fù)雜一些。

一旦你有了你的C編譯器，你需要在終端中運行的只有：

 
 
 
 
  
  
  
  pip install Cython

如何使用Cython

演示Cython功能的最簡單方法是通過Jupyter筆記本。要在我們的筆記本中使用Cython，我們將使用IPython魔術(shù)命令。 Magic命令以百分號開頭，并提供一些可以增強工作流程的附加功能。通常，有兩種類型的魔術(shù)命令：

線條魔法由單個'%'表示，并且僅在一行輸入上操作
單元格魔術(shù)用兩個'%'表示，并在多行輸入上操作。

讓我們開始吧：

首先，為了能夠使用Cython，我們必須運行：

 
 
 
 
  
  
  
  ％load_ext Cython

現(xiàn)在，每當(dāng)我們想在代碼單元中運行Cython時，我們必須首先將以下magic命令放入單元格中：

 
 
 
 
  
  
  
  %%cython

一旦你完成了，你就可以開始在Cython中開始編碼了。

Cython的速度有多快?

與常規(guī)Python代碼相比，Cython的速度有多快取決于代碼本身。例如，如果您運行具有許多變量的計算量很大的循環(huán)，Cython將大大優(yōu)于常規(guī)Python代碼。遞歸函數(shù)也會使Cython比Python快得多。

讓我們用Fibonacci序列來證明這一點。簡單地說，這個算法通過將前兩個數(shù)字相加來找到下一個數(shù)字。以下是Python中的內(nèi)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)

讓Python工作：

如您所見，在序列中找到第39個數(shù)字需要13.3秒來計算。此處的掛起時間是指從調(diào)用該函數(shù)開始到結(jié)束所用的總時間。

讓我們在Cython中定義相同的函數(shù)。

這里發(fā)生了什么?正如您所看到的，我們正在使用一些單元格魔術(shù)，允許我們在此單元格中使用Cython。我將很快解釋'-a'選項的作用。然后，我們基本上采用與上面相同的代碼，除了現(xiàn)在我們能夠使用靜態(tài)類型聲明并將n定義為整數(shù)類型這一事實。

正如您所看到的，通過在magic命令之后添加'-a'，我們收到了注釋，向我們展示了代碼中有多少Python交互。這里的目標(biāo)是擺脫所有的黃線，讓他們有一個白色的背景。在這種情況下，將不會有Python交互，所有代碼都將在C中運行。您還可以單擊每行旁邊的“+”符號以查看Python代碼的C轉(zhuǎn)換。

這段代碼多快了多少?我們來看看：

在這種情況下，Cython比Python快約6.75倍。這清楚地展示了利用Cython節(jié)省時間的能力，它提供了比常規(guī)Python代碼最大的改進。

其他選項

如果您已經(jīng)知道C、Cython還允許訪問C代碼，Cython的制造商尚未添加即用型聲明。例如，使用以下代碼，您可以為C函數(shù)生成Python包裝器，并將其添加到模塊dict中。

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

Cython證明了許多其他功能，例如并行性，這些功能在其文檔中描述非常簡潔。

結(jié)論

如果您有時遇到不得不等待太長時間才能執(zhí)行Python代碼的問題，Cython提供了一種非常整齊且高效的方法來加速您的代碼。最重要的是，它提供了許多進一步優(yōu)化您的合作的功能。

新聞名稱：用Cython加速Python代碼，速度溜到飛起
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