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如果您曾经用Python编写过代码,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,但它很可能仍然比C代码慢。这主要归结为一个事实:Python是一种动态编程语言,它将许多东西移动到C在编译期间负责的运行时。
不过,如果您像我一样喜欢用Python编写代码,并且仍然希望加快代码的速度,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,但是很容易将其融入到您的工作流程中,例如Jupyter Notebook。在执行时,Cython将您的Python代码转换为C,通常会显著地加快速度。
为了能够使用Cython,您需要一个C编译器。因此,安装过程会根据您当前的操作系统而有所不同。对于Linux,通常存在GNUC编译器(gncc)。对于Mac OS,您可以下载Xcode来获得gncc。如果您应该使用Windows,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,你需要在你的终端运行的是:
1pip install 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,我们将使用IPython magic命令。Magic命令以百分号开始,并提供一些额外的功能,这些功能可以增强工作流。通常,有两种类型的Magic命令:
让我们开始:
首先,为了能够使用Cython,我们必须运行:
1%load_ext Cython
现在,每当我们想在代码单元中运行Cython时,我们必须首先将以下magic命令放入单元格:
1%%cython
完成这些之后,就可以开始编写Cython代码了。
与普通Python代码相比,Cython的速度快多少实际上取决于代码本身。例如,如果您正在运行具有许多变量的计算开销较大的循环,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,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:
我们让Python工作:
如您所见,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?正如你所看到的,我们正在使用一些单元魔法,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,我们基本上使用与上面相同的代码,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,通过在magic命令后面添加’ -a ‘,我们收到了一些注释,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,让它们有一个白色的背景。在这种情况下,将不存在Python交互,所有代码都将在C中运行。您还可以单击每行旁边的“+”符号,查看Python代码的C转换。
这个代码快了多少?让我们看看:
本例中,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,与常规Python代码相比,Cython提供了最大的改进。
如果您已经了解C语言,Cython还允许访问C代码,而Cython的创建者还没有为这些代码添加现成的声明。例如,使用以下代码,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,比如并行性,这些功能在文档中都得到了很好的描述,您可以在这里找到这些功能。
如果您有时遇到不得不等待太长时间才能执行python代码的问题,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,如果您对C稍微熟悉一点,它提供了许多进一步优化代码的功能。如果您有任何建议或评论,请随时与我联系。