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Cython是一個(gè)編程語(yǔ)言，它通過(guò)類似Python的語(yǔ)法來(lái)編寫(xiě)C擴(kuò)展并可以被Python調(diào)用.既具備了Python快速開(kāi)發(fā)的特點(diǎn)，又可以讓代碼運(yùn)行起來(lái)像C一樣快，同時(shí)還可以方便地調(diào)用C library。
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Cython
使用 Python 很有趣，但有時(shí)，用它編寫(xiě)的程序可能很慢。所有的運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)度會(huì)帶來(lái)很大的代價(jià)：有時(shí)它比用 C 或 Rust 等系統(tǒng)語(yǔ)言編寫(xiě)的等效代碼慢 10 倍。
將代碼遷移到一種全新的語(yǔ)言可能會(huì)在成本和可靠性方面付出巨大代價(jià)：所有的手工重寫(xiě)工作都將不可避免地引入錯(cuò)誤。我們可以兩者兼得么？
為了練習(xí)一下優(yōu)化，我們需要一些慢代碼。有什么比斐波那契數(shù)列的意外指數(shù)實(shí)現(xiàn)更慢？
def fib(n):
if n return 1
return fib(n-1) + fib(n-2)
由于對(duì) fib 的調(diào)用會(huì)導(dǎo)致兩次再次調(diào)用，因此這種效率極低的算法需要很長(zhǎng)時(shí)間才能執(zhí)行。例如，在我的新筆記本電腦上，fib(36) 需要大約 4.5 秒。這個(gè) 4.5 秒會(huì)成為我們探索 Python 的 Cython 擴(kuò)展能提供的幫助的基準(zhǔn)。
使用 Cython 的正確方法是將其集成到 setup.py 中。然而，使用 pyximport 可以快速地進(jìn)行嘗試。讓我們將 fib 代碼放在 fib.pyx 中并使用 Cython 運(yùn)行它。
>>> import pyximport; pyximport.install()
>>> import fib
>>> fib.fib(36)
只使用 Cython 而不修改代碼，這個(gè)算法在我筆記本上花費(fèi)的時(shí)間減少到大約 2.5 秒。幾乎無(wú)需任何努力，這幾乎減少了 50％ 的運(yùn)行時(shí)間。當(dāng)然，得到了一個(gè)不錯(cuò)的成果。
加把勁，我們可以讓它變得更快。
cpdef int fib(int n):
if n return 1
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
我們將 fib 中的代碼變成用 cpdef 定義的函數(shù)，并添加了兩個(gè)類型注釋：它接受一個(gè)整數(shù)并返回一個(gè)整數(shù)。
這個(gè)變得快多了，大約只用了 0.05 秒。它是如此之快，以至于我可能開(kāi)始懷疑我的測(cè)量方法包含噪聲：之前，這種噪聲在信號(hào)中丟失了。
當(dāng)下次你的 Python 代碼花費(fèi)太多 CPU 時(shí)間時(shí)，也許會(huì)導(dǎo)致風(fēng)扇狂轉(zhuǎn)，為何不看看 Cython 是否可以解決問(wèn)題呢？
在本系列的下一篇文章中，我們將看一下 Black，一個(gè)自動(dòng)糾正代碼格式錯(cuò)誤的項(xiàng)目。
當(dāng)前標(biāo)題：簡(jiǎn)單介紹一下Cython
網(wǎng)站URL：http://www.5511xx.com/article/dpehhdo.html
