2019最新Python学习教程：用Cython加速Python代码，快到你想不到

如果你曾经用Python编写过代码&＃xff0c;那么等待某些代码块执行的时间可能比您希望的要长。虽然有一些方法可以提高代码的效率&＃xff0c;但它很可能仍然比C代码慢。这主要归结为一个事实&＃xff1a;Python是一种动态编程语言&＃xff0c;它将许多东西移动到C在编译期间负责的运行时。

不过&＃xff0c;如果您像我一样喜欢用Python编写代码&＃xff0c;并且仍然希望加快代码的速度&＃xff0c;那么您可以考虑使用Cython。虽然Cython本身是一种独立的编程语言&＃xff0c;但是很容易将其融入到您的工作流程中&＃xff0c;例如Jupyter Notebook。在执行时&＃xff0c;Cython将您的Python代码转换为C&＃xff0c;通常会显著地加快速度

安装Cython

为了能够使用Cython&＃xff0c;您需要一个C编译器。因此&＃xff0c;安装过程会根据您当前的操作系统而有所不同。对于Linux&＃xff0c;通常存在GNUC编译器(gncc)。对于Mac OS&＃xff0c;您可以下载Xcode来获得gncc。如果您应该使用Windows&＃xff0c;安装过程会稍微复杂一些。更多信息请访问Cython’s GitHub。

一旦你有了C编译器&＃xff0c;你需要在你的终端运行的是:
pip install Cython

如何使用Cython

演示Cython功能的最简单方法是通过Jupyter Notebooks。要在我们的笔记本中使用Cython&＃xff0c;我们将使用IPython magic命令。Magic命令以百分号开始&＃xff0c;并提供一些额外的功能&＃xff0c;这些功能可以增强工作流。通常&＃xff0c;有两种类型的Magic命令:

1. 行magic由单个“%”表示&＃xff0c;并且只在一行输入进行操作
2. 单元格magic由两个“%”表示&＃xff0c;并在多行输入上操作。

让我们开始:

首先&＃xff0c;为了能够使用Cython&＃xff0c;我们必须运行:
%load_ext Cython

现在&＃xff0c;每当我们想在代码单元中运行Cython时&＃xff0c;我们必须首先将以下magic命令放入单元格&＃xff1a;
%%cython
完成这些之后&＃xff0c;就可以开始编写Cython代码了。

Cython跑得有多快?

与普通Python代码相比&＃xff0c;Cython的速度快多少实际上取决于代码本身。例如&＃xff0c;如果您正在运行具有许多变量的计算开销较大的循环&＃xff0c;Cython将大大优于常规Python代码。递归函数也会使Cython比Python快很多。

让我们用斐波那契数列来证明这一点。简单地说&＃xff0c;这个算法通过把前两个数相加找到下一个数。下面是Python中可能出现的情况:

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我们来让Python工作:

如大家看到的&＃xff0c;找到序列中的第39个数字花费了13.3秒。这里的wall time是指从函数调用开始到结束所花费的总时间。

让我们在Cython中定义相同的函数

这是怎么回事&＃xff1f;正如你所看到的&＃xff0c;我们正在使用一些单元魔法&＃xff0c;使我们可以在这个单元中使用Cython。我将很快解释“-a”选项的作用。然后&＃xff0c;我们基本上使用与上面相同的代码&＃xff0c;只是现在我们能够使用静态类型声明并将n定义为integer类型。

正如您所看到的&＃xff0c;通过在magic命令后面添加’ -a ‘&＃xff0c;我们收到了一些注释&＃xff0c;这些注释向我们展示了代码中有多少Python交互。这里的目标是去掉所有的黄线&＃xff0c;让它们有一个白色的背景。在这种情况下&＃xff0c;将不存在Python交互&＃xff0c;所有代码都将在C中运行。您还可以单击每行旁边的“&＃43;”符号&＃xff0c;查看Python代码的C转换。

这个代码快了多少&＃xff1f;让我们看看&＃xff1a;

本例中&＃xff0c;Cython的速度大约是Python的6.75倍。这清楚地展示了利用Cython节省时间的能力&＃xff0c;与常规Python代码相比&＃xff0c;Cython提供了最大的改进

附加选项

如果您已经了解C语言&＃xff0c;Cython还允许访问C代码&＃xff0c;而Cython的创建者还没有为这些代码添加现成的声明。例如&＃xff0c;使用以下代码&＃xff0c;可以为C函数生成Python包装器并将其添加到模块dict中。

Cython证明了许多额外的功能&＃xff0c;比如并行性&＃xff0c;这些功能在文档中都得到了很好的描述&＃xff0c;您可以在这里找到这些功能。

结论 如果伙伴们有时遇到不得不等待太长时间才能执行python代码的问题&＃xff0c;那么cython提供了一种非常灵活的集成和高效的方法来加速代码的执行。最重要的是&＃xff0c;如果你对C稍微熟悉一点&＃xff0c;它提供了许多进一步优化代码的功能。伙伴们优势吗好的意见或者建议可以留言哈&＃xff0c;更多的Python学习教程和小技巧也会不定期为大家更新&＃xff01;