「Python」性能加速之解析器加速Cython 库使用说明

01Cython 简介

#Python基础知识#

Cython是一种让Python代码执行速度更快库,它可以将Python代码编译成C代码,并且支持高级语言功能,如类型声明,C语言扩展等。Cython可以帮助程序员构建快速的、效率高的C代码,并可以充分利用其强大的编译能力。在现实生活中,Cython通常被用于处理大数据集,图形处理,以及需要高速度处理的应用程序。

02Cython 基本用法

安装Cython:使用pip命令即可安装Cython。

pip install cython。

创建.pyx文件:创建一个名为test.pyx的文件,并写入以下代码:

defsum_of_squares(n): cdef int i cdef double result = 0.0for i in range(n): result += i * ireturn result

编译.pyx文件:使用Cython命令将.pyx文件编译成C代码

cython test.pyx。

编译生成的C代码:使用gcc命令编译C代码

gcc -c test.c -o test.o。

链接生成的目标文件:使用gcc命令链接目标文件

gcc test.o -o test.so。

在Python中使用编译的代码:使用import语句导入编译后的模块

import test。

以上是Cython的基本用法,其中第2步到第6步是Cython编译流程。可以看到,Cython的编译过程需要使用多种工具,包括Cython、gcc等,比较复杂。但是,Cython提供了更简单的方法来完成编译,比如使用distutils或者setuptools等。

使用distutils和setuptools编译Cython代码的方法如下:创建distutils的setup.py文件:创建一个名为setup.py的文件,并写入以下代码:

from distutils.core import setupfrom Cython.Build import cythonizesetup( name = sum_of_squares, ext_modules = cythonize("test.pyx"),)

编译Cython代码:使用python命令编译Cython代码:

python setup.py build_ext --inplace。

使用setuptools编译Cython代码的方法如下:安装setuptools:使用pip命令即可安装setuptools:

pip install setuptools。

创建setuptools的setup.py文件:创建一个名为setup.py的文件,并写入以下代码:

from setuptools import setupfrom setuptools import Extensionfrom Cython.Build import cythonizeext_modules = [ Extension("test", ["test.pyx"])]setup( name = sum_of_squares, ext_modules = cythonize(ext_modules),)

编译Cython代码:使用python命令编译Cython代码:

python setup.py build_ext --inplace。

以上是使用distutils和setuptools编译Cython代码的方法,distutils和setuptools都是Python的打包工具,可以帮助用户快速完成Cython代码的编译和打包。在实际使用中,用户可以根据自己的需要选择使用distutils或者setuptools,但是setuptools比distutils更为强大和灵活,因此推荐使用setuptools。

03Cython 高级用法

Cython高级用法包括以下几种:

定义Cython函数:
# 导入Cython模块from cython import

boundscheck, wraparound

# 定义带参数的Cython函数@boundscheck(False)@wraparound(False)def sum_of_squares_func(int a, int b): cdef int result = a ** 2 + b ** 2return result

说明:在Cython代码中,使用@boundscheck和@wraparound装饰器可以禁用Cython的边界检查和周围检查,以提高Cython代码的运行效率。

定义Cython结构体:

# 定义Cython结构体

cdef struct Point:

int x

int y

# 定义计算距离的Cython函数def distance(Point a, Point b):return ((a.x - b.x) ** 2 + (a.y - b.y) ** 2) ** 0.5

说明:在Cython代码中,定义结构体可以帮助用户封装数据,并且使用cdef定义的结构体比Python中的dict更加高效。

定义Cython C语言函数:

# 导入C语言标准库

cimport math

# 定义C语言函数

cdef double c_sin(double x):

return

math.sin(x)

# 定义Cython函数def py_sin(double x):return c_sin(x)

说明:在Cython代码中,可以直接定义C语言函数,这些函数具有更高的运行效率。

Cython的并行计算:

# 导入并行计算模块from cython.parallel import

prange

# 定义Cython函数def sum_of_squares_parallel(int n): cdef int i, result = 0for i in prange(n, nogil=True

):

result += i ** 2return result

说明:在Cython代码中,使用prange可以利用多核CPU进行并行计算,以提高代码的运行效率。

Cython的类型推断:

# 定义Cython函数def sum_of_squares_inferred_types(a, b): cdef int result = a ** 2 + b ** 2return result

说明:在Cython代码中,Cython会自动推断变量的类型,避免了用户手动声明变量类型的麻烦。

Cython的快速访问:

# 定义Cython类cdef class Point:

int x

int y

def __init__(self, int x, int y):

self.x = x

self.y = y

cdef double distance(self, Point other):

return ((self.x - other.x) ** 2 + (self.y - other.y) ** 2) ** 0.5

说明:在Cython代码中,使用cdef关键字定义类中的函数可以提高函数的运行效率。

以上是Cython高级用法的几种方式,在实际开发中,用户可以根据自己的需要选择适当的高级用

Cython的官方网站地址是:http://cython.org/
举报/反馈