Cython 简介

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Cython是一种让Python代码执行速度更快的库，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。

Cython 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：

def sum_of_squares(n):
    cdef int i
    cdef double result = 0.0
    for i in range(n):
        result += i * i
    return 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 setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
  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 setup
from setuptools import Extension
from Cython.Build import cythonize

ext_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。

Cython 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 ** 2
    return 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 = 0
    for i in prange(n, nogil=True):
        result += i ** 2
    return 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 ** 2
    return 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/