1. Cython是什么？
Cython是让Python脚本支持C语言扩展的编译器，Cython能够将Python+C混合编码的.pyx脚本转换为C代码，主要用于优化Python脚本性能或Python调用C函数库。由于Python固有的性能差的问题，用C扩展Python成为提高Python性能常用方法，Cython算是较为常见的一种扩展方式。
2. 如何安装Cython？
我们可以通过conda或者pip来进行安装，命令如下：
$ conda install -c anaconda cython
或者
$ pip install Cython
3. 简单示例
安装完成后，我们以一个简单的Cython项目作为例子，来说明Cython的编译步骤．首先我们需要知道Cython源文件均以.pyx结尾．比如我们需要定义一个简单的返回一个字符串的函数,如下所示：
1). 创建examples_cy.pyx
$ touch examples_cy.pyx
2). 往里写入函数hello_cython, 如下所示
def hello_cython():
return "Hello Cython!"
3). 在同级目录下创建setup.py,该文件负责编译上述pyx文件生成.c 和 .so文件
$ touch setup.py
内容如下:
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(
name="Example Cython",
ext_modules=cythonize(["examples_cy.pyx"])
)
4). 执行编译命令
python setup.py build_ext --inplace
执行上述命令，进行编译，编译前目录结构如下：
编译过程如下：
编译后如下：
5). 编写main.py，进行验证
$ touch main.py
内容如下:
from examples_cy import hello_cython
print(hello_cython())
执行结果如下：
４. 性能比对
学会上面简单的操作后，接下来我们来举一个稍微复杂的例子来对比使用Python和Cython的性能．我们以计算以下级数为例来做相关性能对比：
1).使用python代码实现如下：
def pi_py(N):
pi = 0
for n in range(N):
pi += (-1.0)**n/(2*n + 1)
return 4*pi
2).使用cython代码实现如下：
在上述examples_cy.pyx里，使用cython语法实现上述操作，代码如下：
cpdef double pi_cy(int N):
cdef double pi = 0
cdef int n;
for n in range(N):
pi += (-1.0) ** n / (2 * n + 1)
return 4 * pi
上述代码中的cpdef表明在C语言层面声明了函数。正如我们所知道的在C语言中你必须为每一个函数定义返回值的类型．一般来说def定义的函数可以从python和Cython调用，而cdef可以从Cython和Ｃ调用．
3). 再次编译
python setup.py build_ext --inplace
4). 在main.py中编写统计耗时函数
from examples_cy import hello_cython,pi_cy
import time
def pi_py(N):
pi = 0
for n in range(N):
pi += (-1) **n / (2*n + 1)
return 4*pi
if __name__ == "__main__":
print(hello_cython())
stime = time.time()
for _ in range(100):
out1 = pi_py(1000000)
etime = time.time()
stime2 = time.time()
for _ in range(100):
out2 = pi_cy(1000000)
etime2 = time.time()
print("pi_py result {} time cost {} s".format(out1, etime - stime))
print("pi_cy result {} time cost {} s".format(out2, etime2 - stime2))
我们统计上述两个函数执行100次的时间，结果如下：
5. 总结
使用Cython和Python完成上述通过计算级数来实现pi值的逼近，使用Cython相比Python效率可以提升5倍?以上。
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