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嫌Python太慢了?让Cython带你飙车吧

發布時間:2025/3/15 python 26 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 嫌Python太慢了?让Cython带你飙车吧 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.


很多人僅在性能方面將Python與C進行了比較,沒有在快速開發方面比較,就開始抱怨Python太慢了。Python的優點在于,其開發時間非常短,你不必處理指針、內存管理等問題。
多數情況下,開發時間比性能更重要。Python有一個很棒的社區,其中有很多很好的庫,很多需求在那都能得到滿足。
話雖如此,如果想讓Python代碼更快該怎么做呢?來試試Cython吧!
Cython: Python的C擴展
如果你同時喜歡Python的簡單語法以及C的高性能,那么Cython就是你想要的。你可以使用Cython為Python編寫C擴展,其代碼將轉換為優化的C / C ++代碼。它可以提供高性能,且能在Python項目中使用。



安裝Cython
這需要C編譯器,你可以根據自己的操作系統安裝一個C編譯器,然后需要使用如下命令安裝Cython:
pipinstall Cython
從靜態類型聲明中獲益
可以將靜態類型聲明添加到變量和函數,它將提供更好的性能。你可以將所有C類型如int,float,double等用于聲明。
在Cython中聲明變量
cdef int i =10
這句命令的基本意思是聲明一個變量i,它是一個整數。
在Cython中聲明函數
cdef intsquare(int x): ? ?return x ** 2
該命令基本上意味著square函數采用整數x作為參數并返回整數值x ** 2,即x的平方。導入模塊時,cdef聲明的函數對Python代碼不可見。為了使其可見需要改用cpdef。
在Python中計算階乘
編寫一個Python函數來計算給定整數的階乘:
effactorial(n): ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? if ?n >=1: ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return n *factorial(n -1) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? return1
使用Cython讓Python更快

首先,要創建一個pyx文件。
cpdef longfastfactorial:此函數將返回一個long值,因此我們通過在函數名fastfactorial之前放置long來聲明它的類型為long。
long n:我們預期n為long值。
cpdef long fastfactorial(long n): ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?if ?n >=1: ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?return n * fastfactorial(n-1) ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?return1
接著,我們需要創建一個setup.py文件來將Cython轉換為C。
from distutils.core import setup ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? fromCython.Buildimport cythonize ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? setup(ext_modules =cythonize('fastfac.pyx'))
編譯代碼
為執行編譯,需要運行以下命令:
python3setup.py build_ext –inplace
--inplace:此選項會在你的工作目錄中創建一個共享對象文件。
對比
讓我們比較一下二者:
from fastfac import fastfactorial ? ? ? ? ? ? ? ? ? from fac import factorial ? ? ? ? ? ? ? ? ? from timeit import timeit ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? print(timeit('fastfactorial(20)', globals=globals(), number=10000)) ?#output: 0.002164322999306023 ? ? ? ? ? ? ? ? ? print(timeit('factorial(20)', globals=globals(), number=10000)) ?#output: 0.18900858898996376
結果驚人,Cython快將近88倍!

只需稍加潤色,就可使Python代碼的運行速度大幅提高。本文還僅僅只是一個示例,你可以對其進行進一步優化,效果可能會更好!如果大家對Python感興趣的話,可以加一下我的微信哦:abb436574,免費領取一套學習資料和視頻課程喲~

總結

以上是生活随笔為你收集整理的嫌Python太慢了?让Cython带你飙车吧的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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