使用Cython加速你的Python代碼
如果您曾經用Python編寫過代碼，那么您可能花費了比您希望的更多的時間等待某些代碼塊的執行。雖然有一些方法可以提高代碼的效率，但是它很可能仍然比C代碼慢。這主要歸結為Python是一種動態編程語言，并將許多C在編譯期間負責的事情轉移到運行。
不過，如果喜歡用Python編碼，并且仍然希望加快代碼速度，那么可以考慮使用Cython。雖然Cython本身是一種獨立的編程語言，但它很容易合并到你的工作流程中。在執行時，Cython會將Python代碼轉換為C，通常會大大加快速度。
安裝Cython
為了能夠使用Cython，你需要一個C編譯器。因此，安裝過程因您當前的操作系統而異。對于Linux，通常有GNU C編譯器(gncc)。對于Mac OS，你可以下載Xcode來獲取gncc。如果您應該使用Windows，那么安裝過程會有點復雜。更多信息請訪問Cython的GitHub：
https://github.com/cython/cython/wiki/InstallingOnWindows
一旦你有了你的C編譯器，所有你需要運行在你的終端是：
- pip install Cython
如何使用Cython
展示Cython功能的最簡單方法是通過Jupyter notebook。要在我們的notebook中使用Cython，我們將使用IPython magic命令。Magic命令以百分號開始，并提供一些額外的特性，以增強您的工作流程。一般來說，有兩種類型的magic命令：
- 行magic由一個“%”表示，只對一行輸入進行操作
- 單元格magic由兩個“%”表示，并對多行輸入進行操作。
讓我們開始：
首先，為了能夠使用Cython，我們必須運行：
- %load_ext Cython
現在，每當我們想在一個代碼單元中運行Cython時，我們必須首先在單元格中放入以下magic命令：
- %%cython
一旦您完成了這些，您就可以開始使用Cython進行編碼了。
Cython快了多少
Cython比普通Python代碼快多少實際上取決于代碼本身。例如，如果您運行的是具有許多變量的計算開銷較大的循環，那么Cython的性能將大大優于常規Python代碼。遞歸函數也會使Cython比Python快得多。
讓我們用斐波那契序列來演示這一點。簡單地說，這個算法是通過將前兩個數相加來找到下一個數。這是它在Python中的樣子：
- def fibonacci(n): if n < 0:
- print("1st fibonacci number = 0") elif n == 1:
- return 0 elif n == 2:
- return 1 else:
- return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
首先，為了能夠使用Cython，我們必須運行：
如您所見，查找序列中的第39個數字花費了13.3秒。這里的Wall time指的是函數調用從開始到結束所花費的總時間。
讓我們在Cython中定義相同的函數。
這是怎么回事?如你所見，我們在上面使用了一些細胞magic，允許我們在這個細胞中使用Cython。我稍后將解釋“-a”選項的作用。然后，我們基本上采用與上面相同的代碼，除了現在我們能夠使用靜態類型聲明并將n定義為integer類型。
如您所見，通過在這個神奇的命令之后添加“-a”，我們收到了注釋，這些注釋顯示了代碼中有多少Python交互。這里的目標是去掉所有的黃線，用白色的背景代替。在這種情況下，沒有Python交互，所有代碼都將在C中運行。您還可以單擊每一行旁邊的“+”符號，查看Python代碼的C語言翻譯。
代碼快了多少?讓我們來看看：
在這種情況下，Cython大約比Python快6.75倍。這清楚地展示了利用Cython的節省時間的能力，在這方面，Cython提供了比常規Python代碼更好的改進。
