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這篇文章主要講解了“Cython如何使用”,文中的講解內(nèi)容簡(jiǎn)單清晰,易于學(xué)習(xí)與理解,下面請(qǐng)大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學(xué)習(xí)“Cython如何使用”吧!
Cython是一個(gè)編程語言,它通過類似Python的語法來編寫C擴(kuò)展并可以被Python調(diào)用.既具備了Python快速開發(fā)的特點(diǎn),又可以讓代碼運(yùn)行起來像C一樣快,同時(shí)還可以方便地調(diào)用C library。
使用 Python 很有趣,但有時(shí),用它編寫的程序可能很慢。所有的運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)度會(huì)帶來很大的代價(jià):有時(shí)它比用 C 或 Rust 等系統(tǒng)語言編寫的等效代碼慢 10 倍。
將代碼遷移到一種全新的語言可能會(huì)在成本和可靠性方面付出巨大代價(jià):所有的手工重寫工作都將不可避免地引入錯(cuò)誤。我們可以兩者兼得么?
為了練習(xí)一下優(yōu)化,我們需要一些慢代碼。有什么比斐波那契數(shù)列的意外指數(shù)實(shí)現(xiàn)更慢?
def fib(n):if n return 1return fib(n-1) + fib(n-2)
由于對(duì) fib 的調(diào)用會(huì)導(dǎo)致兩次再次調(diào)用,因此這種效率極低的算法需要很長(zhǎng)時(shí)間才能執(zhí)行。例如,在我的新筆記本電腦上,fib(36) 需要大約 4.5 秒。這個(gè) 4.5 秒會(huì)成為我們探索 Python 的 Cython 擴(kuò)展能提供的幫助的基準(zhǔn)。
使用 Cython 的正確方法是將其集成到 setup.py 中。然而,使用 pyximport 可以快速地進(jìn)行嘗試。讓我們將 fib 代碼放在 fib.pyx 中并使用 Cython 運(yùn)行它。
>>> import pyximport; pyximport.install() >>> import fib >>> fib.fib(36)
只使用 Cython 而不修改代碼,這個(gè)算法在我筆記本上花費(fèi)的時(shí)間減少到大約 2.5 秒。幾乎無需任何努力,這幾乎減少了 50% 的運(yùn)行時(shí)間。當(dāng)然,得到了一個(gè)不錯(cuò)的成果。
加把勁,我們可以讓它變得更快。
cpdef int fib(int n):if n return 1return fib(n - 1) + fib(n - 2)
我們將 fib 中的代碼變成用 cpdef 定義的函數(shù),并添加了兩個(gè)類型注釋:它接受一個(gè)整數(shù)并返回一個(gè)整數(shù)。
這個(gè)變得快多了,大約只用了 0.05 秒。它是如此之快,以至于我可能開始懷疑我的測(cè)量方法包含噪聲:之前,這種噪聲在信號(hào)中丟失了。
感謝各位的閱讀,以上就是“Cython如何使用”的內(nèi)容了,經(jīng)過本文的學(xué)習(xí)后,相信大家對(duì)Cython如何使用這一問題有了更深刻的體會(huì),具體使用情況還需要大家實(shí)踐驗(yàn)證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關(guān)知識(shí)點(diǎn)的文章,歡迎關(guān)注!
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