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本文介紹

如果您曾經(jīng)用Python編寫過代碼，那么等待某些代碼塊執(zhí)行的時間可能比您希望的要長。雖然有一些方法可以提高代碼的效率，但它很可能仍然比C代碼慢。這主要?dú)w結(jié)為一個事實(shí)：Python是一種動態(tài)編程語言，它將許多東西移動到C在編譯期間負(fù)責(zé)的運(yùn)行時。

不過，如果您像我一樣喜歡用Python編寫代碼，并且仍然希望加快代碼的速度，那么您可以考慮使用Cython。雖然Cython本身是一種獨(dú)立的編程語言，但是很容易將其融入到您的工作流程中，例如Jupyter Notebook。在執(zhí)行時，Cython將您的Python代碼轉(zhuǎn)換為C，通常會顯著地加快速度。

安裝Cython

為了能夠使用Cython，您需要一個C編譯器。因此，安裝過程會根據(jù)您當(dāng)前的操作系統(tǒng)而有所不同。對于Linux，通常存在GNUC編譯器(gncc)。對于Mac OS，您可以下載Xcode來獲得gncc。如果您應(yīng)該使用Windows，安裝過程會稍微復(fù)雜一些。更多信息請訪問Cython’s GitHub。

一旦你有了C編譯器，你需要在你的終端運(yùn)行的是:

1pip?install?Cython

如何使用Cython

演示Cython功能的最簡單方法是通過Jupyter Notebooks。要在我們的筆記本中使用Cython，我們將使用IPython magic命令。Magic命令以百分號開始，并提供一些額外的功能，這些功能可以增強(qiáng)工作流。通常，有兩種類型的Magic命令:

行magic由單個“%”表示，并且只在一行輸入進(jìn)行操作

單元格magic由兩個“%”表示，并在多行輸入上操作。

讓我們開始:

首先，為了能夠使用Cython，我們必須運(yùn)行:

1%load_ext?Cython

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

1%%cython

完成這些之后，就可以開始編寫Cython代碼了。

Cython跑得有多快?

與普通Python代碼相比，Cython的速度快多少實(shí)際上取決于代碼本身。例如，如果您正在運(yùn)行具有許多變量的計算開銷較大的循環(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快很多。

讓我們用斐波那契數(shù)列來證明這一點(diǎn)。簡單地說，這個算法通過把前兩個數(shù)相加找到下一個數(shù)。下面是Python中可能出現(xiàn)的情況:

我們讓Python工作:

如您所見，找到序列中的第39個數(shù)字花費(fèi)了13.3秒。這里的wall time是指從函數(shù)調(diào)用開始到結(jié)束所花費(fèi)的總時間。

讓我們在Cython中定義相同的函數(shù)。

這是怎么回事？正如你所看到的，我們正在使用一些單元魔法，使我們可以在這個單元中使用Cython。我將很快解釋“-a”選項的作用。然后，我們基本上使用與上面相同的代碼，只是現(xiàn)在我們能夠使用靜態(tài)類型聲明并將n定義為integer類型。

正如您所看到的，通過在magic命令后面添加’ -a ‘，我們收到了一些注釋，這些注釋向我們展示了代碼中有多少Python交互。這里的目標(biāo)是去掉所有的黃線，讓它們有一個白色的背景。在這種情況下，將不存在Python交互，所有代碼都將在C中運(yùn)行。您還可以單擊每行旁邊的“+”符號，查看Python代碼的C轉(zhuǎn)換。

這個代碼快了多少？讓我們看看：

本例中，Cython的速度大約是Python的6.75倍。這清楚地展示了利用Cython節(jié)省時間的能力，與常規(guī)Python代碼相比，Cython提供了最大的改進(jìn)。

附加選項

如果您已經(jīng)了解C語言，Cython還允許訪問C代碼，而Cython的創(chuàng)建者還沒有為這些代碼添加現(xiàn)成的聲明。例如，使用以下代碼，可以為C函數(shù)生成Python包裝器并將其添加到模塊dict中。

Cython證明了許多額外的功能，比如并行性，這些功能在文檔中都得到了很好的描述，您可以在這里找到這些功能。

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，那么cython提供了一種非常靈活的集成和高效的方法來加速代碼的執(zhí)行。最重要的是，如果您對C稍微熟悉一點(diǎn)，它提供了許多進(jìn)一步優(yōu)化代碼的功能。如果您有任何建議或評論，請隨時與我聯(lián)系。

原文鏈接

https://towardsdatascience.com/speed-up-your-python-code-with-cython-8879105f2b6f

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的用Cython加速Python代码，快到起飞！的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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