<p >我最喜欢的是Python，它的代码优雅而实用，可惜纯粹从速度上来看它比大多数语言都要慢。大多数人也认为的速度和易于使用是两极对立的——编写C代码的确非常痛苦。而 Cython 试图消除这种两重性，并让你同时拥有 Python 的语法和 C 数据类型和函数——它们两个都是世界上最好的。请记住，我绝不是我在这方面的专家，这是我的第一次Cython真实体验的笔记：
<p >编辑：根据一些我收到的反馈，大家似乎有点混淆——Cython是用来生成 C 扩展到而不是独立的程序的。所有的加速都是针对一个已经存在的 Python 应用的一个函数进行的。没有使用 C 或 lisp 重写整个应用程序，也没有手写C扩展 。只是用一个简单的方法来整合C的速度和C数据类型到 Python 函数中去。<p >现在可以说，我们能使下文的 great_circle 函数更快。所谓 great_circle 是计算沿地球表面两点之间的距离的问题：<p >p1.py<p ><code >import math<p >约2.2秒 。它太慢了！<p >让我们试着快速地用Cython改写它，然后看看是否有差别：def great_circle(lon1,lat1,lon2,lat2):
radius = 3956 #miles
x = math.pi/180.0a = (90.0-lat1)*(x)b = (90.0-lat2)*(x)theta = (lon2-lon1)*(x)c = math.acos((math.cos(a)*math.cos(b)) + (math.sin(a)*math.sin(b)*math.cos(theta)))return radius*c</code></pre><p https://m.jb51.cc/tag/Font/" target="_blank" >Font</a>-size:14px;<a href="https://m.jb51.cc/tag/Font/" target="_blank" >Font</a>-family:tahoma,'宋体';">让<a href="https://m.jb51.cc/tag/women/" target="_blank" >我们</a><a href="https://www.jb51.cc/tag/diaoyong/" target="_blank" >调用</a>它 50 万次并测定它的<a href="https://m.jb51.cc/tag/shijian/" target="_blank" >时间</a> ：</p><p https://m.jb51.cc/tag/Font/" target="_blank" >Font</a>-size:14px;<a href="https://m.jb51.cc/tag/Font/" target="_blank" >Font</a>-family:tahoma,'宋体';"></p><pre><code ><a href="https://m.jb51.cc/tag/import/" target="_blank" >import</a> timeitlon1,lat2 = -72.345,34.323,-61.823,54.826
num = 500000t = timeit.Timer("p1.great_circle(%f,%f,%f)" % (lon1,lat2),"import p1")
print "Pure python function",t.timeit(num),"sec"
c1.pyx<p >
<code >import mathdef great_circle(float lon1,float lat1,float lon2,float lat2):
cdef float radius = 3956.0
cdef float pi = 3.14159265
cdef float x = pi/180.0
cdef float a,b,theta,ca = (90.0-lat1)*(x)b = (90.0-lat2)*(x)theta = (lon2-lon1)*(x)c = math.acos((math.cos(a)*math.cos(b)) + (math.sin(a)*math.sin(b)*math.cos(theta)))return radius*c</code></pre><p https://m.jb51.cc/tag/Font/" target="_blank" >Font</a>-size:14px;<a href="https://m.jb51.cc/tag/Font/" target="_blank" >Font</a>-family:tahoma,'宋体';">请注意，<a href="https://m.jb51.cc/tag/women/" target="_blank" >我们</a>仍然<a href="https://m.jb51.cc/tag/import/" target="_blank" >import</a> math——cython让您在一定程度上混搭Python和C数据类型在。转换是<a href="https://www.jb51.cc/tag/zidong/" target="_blank" >自动</a>的，但并非没有代价。<a href="https://www.jb51.cc/tag/zaizhe/" target="_blank" >在这</a>个例子中<a href="https://m.jb51.cc/tag/women/" target="_blank" >我们</a>所做的就是定义<a href="https://www.jb51.cc/tag/yige/" target="_blank" >一个</a>Python<a href="https://www.jb51.cc/tag/hanshu/" target="_blank" >函数</a>，声明它的输入<a href="https://m.jb51.cc/tag/canshu/" target="_blank" >参数</a>是浮点数类型，并为所有变量声明类型为C浮点数据类型。计算部分它仍然<a href="https://m.jb51.cc/tag/shiyong/" target="_blank" >使用</a>了Python的 math 模块。</p><p https://m.jb51.cc/tag/Font/" target="_blank" >Font</a>-size:14px;<a href="https://m.jb51.cc/tag/Font/" target="_blank" >Font</a>-family:tahoma,'宋体';">现在<a href="https://m.jb51.cc/tag/women/" target="_blank" >我们</a>需要将其转换为C<a href="https://www.jb51.cc/tag/daima/" target="_blank" >代码</a>再编译为Python扩展。完成这一部的<a href="https://m.jb51.cc/tag/zuihao/" target="_blank" >最好</a>的办法是编写<a href="https://www.jb51.cc/tag/yige/" target="_blank" >一个</a>名为setup.py<a href="https://m.jb51.cc/tag/fabu/" target="_blank" >发布</a><a href="https://m.jb51.cc/tag/jiaoben/" target="_blank" >脚本</a>。但是，现在<a href="https://m.jb51.cc/tag/women/" target="_blank" >我们</a>用手工方式 ，以了解其中的巫术：</p><p https://m.jb51.cc/tag/Font/" target="_blank" >Font</a>-size:14px;<a href="https://m.jb51.cc/tag/Font/" target="_blank" >Font</a>-family:tahoma,'宋体';"></p><pre><code ># this will create a c1.c <a href="https://m.jb51.cc/tag/file/" target="_blank" >file</a> - the C source code to build a python extensioncython c1.pyx
Compile the object filegcc -c -fPIC -I/usr/include/python2.5/ c1.c
link it into a shared librarygcc -shared c1.o -o c1.so
现在你应该有一个c1.so（或.dll）文件，它可以被Python import。现在运行一下：<p >
<code > t = timeit.Timer("c1.great_circle(%f,"import c1")
print "Cython function (still using python math)","s<p >约1.8秒 。并没有我们一开始期望的那种大大的性能提升。使用 python 的 match 模块应该是瓶颈。现在让我们使用C标准库替代之：<p >c2.pyx<p ><code >cdef extern from "math.h":
float cosf(float theta)
float sinf(float theta)
float acosf(float theta)def great_circle(float lon1,c
a = (90.0-lat1)*(x)b = (90.0-lat2)*(x)theta = (lon2-lon1)*(x)c = acosf((cosf(a)*cosf(b)) + (sinf(a)*sinf(b)*cosf(theta)))return radius*cec"与 import math 相应，我们使用cdef extern 的方式使用从指定头文件声明函数（在此就是使用C标准库的math.h）。我们替代了代价高昂的的Python函数，然后建立新的共享库，并重新测试：
<p >c3.pyx<p >
t = timeit.Timer("c2.great_circle(%f,"import c2")
print "Cython function (using trig function from math.h)",'宋体';">现在有点喜欢它了吧？0.4秒 -比纯Python函数有5倍的速度增长。我们还有什么方法可以再提高速度？c2.great_circle（）仍是一个Python函数调用，这意味着它产生Python的API的开销（构建参数元组等），如果我们可以写一个纯粹的C函数的话，我们也许能够加快速度。<code >cdef extern from "math.h":<p >请注意，我们仍然有一个Python函数（ def ），它接受一个额外的参数 num。这个函数里的循环使用for i from 0 < = i < num: ，而不是更Pythonic，但慢得多的for i in range(num):。真正的计算工作是在C函数（cdef）中进行的，它返回float类型。这个版本只要0.2秒——比原先的Python函数速度提高10倍。<p >为了证明我们所做的已经足够优化，可以用纯C写一个小应用，然后测定时间：<p >
float cosf(float theta)
float sinf(float theta)
float acosf(float theta)cdef float _great_circle(float lon1,c
a = (90.0-lat1)*(x)b = (90.0-lat2)*(x)theta = (lon2-lon1)*(x)c = acosf((cosf(a)*cosf(b)) + (sinf(a)*sinf(b)*cosf(theta)))return radius*cdef great_circle(float lon1,float lat2,int num):
cdef int i
cdef float x
for i from 0 < = i < num:
x = _great_circle(lon1,lat2)
return x<code >#include <math .h>include <stdio .h>define NUM 500000<p >用gcc -lm -o ctest ctest.c编译它，测试用time ./ctest ...大约0.2秒 。这使我有信心，我Cython扩展相对于我的C代码也极有效率（这并不是说我的C编程能力很弱）。<p >能够用 cython 优化多少性能通常取决于有多少循环，数字运算和Python函数调用，这些都会让程序变慢。已经有一些人报告说在某些案例上 100 至 1000 倍的速度提升。至于其他的任务，可能不会那么有用。在疯狂地用 Cython 重写 Python 代码之前，记住这一点：<p >"我们应该忘记小的效率，过早的优化是一切罪恶的根源，有 97% 的案例如此。"——Donald knuth<p >换句话说，先用 Python 编写程序，然后看它是否能够满足需要。大多数情况下，它的性能已经足够好了……但有时候真的觉得慢了，那就使用分析器找到瓶颈函数，然后用cython重写，很快就能够得到更高的性能。<p >外部链接float great_circle(float lon1,float lat2){
float radius = 3956.0;
float pi = 3.14159265;
float x = pi/180.0;
float a,c;a = (90.0-lat1)*(x);b = (90.0-lat2)*(x);theta = (lon2-lon1)*(x);c = acos((cos(a)*cos(b)) + (sin(a)*sin(b)*cos(theta)));return radius*c;}
int main() {
int i;
float x;
for (i=0; i < = NUM; i++)
x = great_circle(-72.345,54.826);
printf("%f",x);
}
WorldMill（<a href="http://trac.gispython.org/projects/PCL/wiki/WorldMill" rel="nofollow" >http://trac.gispython.org/projects/PCL/wiki/WorldMill）——由Sean Gillies 用 Cython 编写的一个快速的，提供简洁的 python 接口的模块，封装了用以处理矢量地理空间数据的 libgdal 库。<p >编写更快的 Pyrex 代码（<a href="http://www.sagemath.org:9001/WritingFastPyrexCode" rel="nofollow" >http://www.sagemath.org:9001/WritingFastPyrexCode）——Pyrex，是 Cython 的前身，它们有类似的目标和语法。<p >
<p >作者：perrygeo<p >译者：赖勇浩（http://laiyonghao.com）<p >原文：http://www.perrygeo.net/wordpress/?p=116
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