在Python中，可以使用py2exe或PyInstaller之类的工具将Python脚本编译成二进制文件，从而提升可移植性，并在一定程度上提升了性能。不过这类工具的实现只是将py文件编译成pyc或pyo，在安全性上还是弱了一些，存在被反编译的风险。
首先和大家明确一下这个Cython单词的读法，这个单词Cython以前我也不知道怎么读，老后面要用到这个包的时候，老是不清楚读法，才去搜了下，这个单词是读"赛森"，就是前面的cy是读"赛"，后面的读法和python后一个读音thon一样。
pxd 文件可以看成是Cython（即pyx文件）的头文件，关于pxd和pyx文件可以简单如下来理解：
python作为一门强大的脚本语言，优势自然不必说。但是，当我们的模型较复杂，运算量较大的时候，python的短板就会出现，就是运算速度慢。当然，解决这一问题有很多方法，比如pypy的jit技术，但是抛开稳定性不提，使用pypy有很多限制，而且不是那么工程化。所以，向大家介绍Cython，方便将别的应用场景中的一些重计算的部分单独取出来，然后用Cython改写，独立成模块来提高运算速度。
笔者最近参与了一个项目，其目的是提升一个python程序的运行速度。其中一个手段就是利用cython来优化原来的python代码。笔者之前没有接触过cython，所以这次属于在实践中学习新知识。
我们要造的轮子是一个最简单的栈的实现，用 C/C++来编写能够减小不必要的开销，带来显著的加速。
Python 最常用格式就是 .py (另一较常用格式为 .pyw)，由 python.exe 解释，可在控制台下运行。
使用Cython保护Python源代码 **保护您的Python源不受不必要的影响，说起来容易做起来难，因为.pyc字节码是可反编译的，并且混淆很容易被反向工程。我花了一段时间才弄清楚隐藏Python代码的正确方法...... Cython是一个优化的静态编译器，可以将.py模块转换为高性能的C文件,生成的C文件可以毫不费力地编译到本机二进制库中。编译完成后，无法将编译库转换回可读的Python源代码！ 1. 安装 Cython pip install cython 2. 添加 hello.pyx 假
python作为一门强大的脚本语言，优势自然不必说，目前中低频的量化投资基本都是使用python作为research和production作为语言。但是，当我们的模型较复杂，运算量较大的时候，python的短板就会出现，就是运算速度慢。
Python 最常用格式就是 .py (另一较常用格式为 .pyw)，由 python.exe 解释，可在控制台下运行。当然，也可用文本编辑器或其它专用 Python IDE (集成开发环境) 工具进行修改。常见情形是，用 Python 快速生成程序原型 (有时甚至是程序最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写；譬如：3D 游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可用 C/C++ 重写，而后封装为 Python 可调用的扩展类库。需要注意的是，在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些扩展类库可能不提供跨平台实现。此外，还可采用 Cython 为 Python 编写 C 扩展。Cython 是编写、包裹外部 C/C++ 库的胶水代码，将 CPython 嵌入现有应用程序、加速 Python 代码执行的理想 C 模块语言。
Python是社区里最受喜爱的编程语言！它是目前为止最易使用的语言，因为它的代码短小精悍，符合人们的思维方式，也符合人们的阅读习惯。
1、把keras_retinanet放入site-packages里面，未能解决问题
最近在复现一篇论文的代码时发现了一个致命问题，研究了一天，终于还是破解了。网上找了半天，一个类似的解决方案都没有，记录一下。
Cython 是 Python 编程语言的编译器，旨在优化性能并形成一个扩展的 Cython 编程语言。作为 Python 的扩展，Cython 也是 Python 语言的超集，它支持调用 C 函数和在变量和类属性上声明 C 类型。这使得包装外部 C 库、将 C 嵌入现有应用程序或者为 Python 编写像 Python 一样简单的 C 语言扩展语法变得容易。
项目地址：https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR
前言 整个快速教程直接上例子，具体对Cython的使用可以看参考文章。以下工作均在Windows 10 + Python 2.7 + NumPy 1.11.0 + Cython 0.24 版本上进行。 正文 准备工作 假设现在我们用C实现了一个可以用在数组上的cos函数，函数原型如下： // 对in_array中的前size个数求cos值，并存放在out_array对应位置上 void cos_doubles(double * in_array, double * out_array, int size
北京 | 深度学习与人工智能研修 12月23-24日 📷 再设经典课程 重温深度学习 正文共2583个字，7张图，预计阅读时间：7分钟。 前言 整个快速教程直接上例子，具体对Cython的使用可以看参考文章。以下工作均在Windows 10 + Python 2.7 + NumPy 1.11.0 + Cython 0.24 版本上进行。 正文 准备工作 假设现在我们用C实现了一个可以用在数组上的cos函数，函数原型如下： // 对in_array中的前size个数求cos值，并存放在out_array对应位
Cython 是基于 Python 的相对年轻的编程语言。 它允许编码人员将 C 的速度与 Python 的功能混合在一起。 与 Python 的区别在于我们可以选择声明静态类型。 许多编程语言（例如 C）具有静态类型，这意味着我们必须告诉 C 变量的类型，函数参数和返回值类型。 另一个区别是 C 是一种编译语言，而 Python 是一种解释语言。 根据经验，可以说 C 比 Python 更快，但灵活性更低。 通过 Cython 代码，我们可以生成 C 或 C++ 代码。 之后，我们可以将生成的代码编译为 Python 扩展模块。
在我们以前的文章中，曾经讲过计算斐波那契数列的几种方法，其中基于递归的方法是速度最慢的，例如计算第40项的值，需要36秒。如下图所示：
文章目录 一、报错信息 二、解决方案 一、报错信息 ---- 首先 , 更新 pip ; 执行如下命令 : /usr/local/bin/python3 -m pip install --upgrade pip 执行结果 : octopus-2:~ octopus$ /usr/local/bin/python3 -m pip install --upgrade pip Requirement already satisfied: pip in /Library/Frameworks/Python.fram
这个错误大概是 numpy-1.21.2 与 Python3.10 版本不匹配导致 ;
setup这一年也是遇到了很多次，随着python编程学习的不断深度对于python的了解也不断在增加，这里做一次简单的小节。
以下步骤描述如何安装（或更新）Scapy 本身。 根据你的平台，可能需要安装一些额外的库才能使其真正工作。 所以，请大家在平台特定之指南中查看如何安装这些必需的东西。
running build_extskipping ‘bbox.c’ Cython extension (up-to-date)skipping ‘nms.c’ Cython extension (up-to-date)building ‘cython_bbox’ extension{‘gcc’: [’-Wno-cpp’, ‘-Wno-unused-function’]}gcc -pthread -B /home/gsadhasivam/anaconda3/envs/r3det/compiler_compa
上一篇文章讲了Cython的使用流程，没有具体展开讲别的，例子也很简单。今天首先使用一个官方文档上使用Cython的例子，然后抛出几个连续的小demo，看看Cython是如何一步一步加速的。
1. 报错 Traceback (most recent call last): File "app.py", line 23, in <module> df=pd.read_csv(ffn3,dtype=str) File "D:\Python\lib\site-packages\pandas\io\parsers.py", line 688, in read_csv return _read(filepath_or_buffer, kwds) File "D:\Python\
Cython是用来加速Python程序性能的一个工具，其基本使用逻辑就是将类Python代码(*.pyx扩展格式)编译成
人工智能最火的语言，自然是被誉为迄今为止最容易使用的代码之一的Python。Python代码素来以直观、高可读性著称。
通过编写这个原型，我们学到了什么呢？我们学到了使用ReportLab进行绘图的基本知识，还知道了如何提供数据，以便使用提取的数据轻松地绘制图表。然而，这个程序存在一些缺陷。为将折线放在正确的位置，我对值和时间戳作了权宜性修改。另外，这个程序并没有从任何地方获取数据，换而言之，它从程序本身包含的列表中获取数据，而不是从外部来源读取数据。
C:\Users\MACHENIKE\PycharmProjects\untitled9\venv\Scripts\python.exe C:/Users/MACHENIKE/PycharmProjects/untitled11/venv/Online-Bookstore-Management-System-master/v1.0/Book_informationUI.py Traceback (most recent call last): File “src\pymssql.pyx”, line 636, in pymssql.connect File “src_mssql.pyx”, line 1964, in _mssql.connect File “src_mssql.pyx”, line 682, in _mssql.MSSQLConnection.init File “src_mssql.pyx”, line 1690, in _mssql.maybe_raise_MSSQLDatabaseException _mssql.MSSQLDatabaseException: (18456, b”\xe7\x94\xa8\xe6\x88\xb7 ‘SA’ \xe7\x99\xbb\xe5\xbd\x95\xe5\xa4\xb1\xe8\xb4\xa5\xe3\x80\x82DB-Lib error message 20018, severity 14:\nGeneral SQL Server error: Check messages from the SQL Server\nDB-Lib error message 20002, severity 9:\nAdaptive Server connection failed (localhost)\nDB-Lib error message 20002, severity 9:\nAdaptive Server connection failed (localhost)\n”)
如今，随着深度学习的发展，python已经成为了深度学习研究中第一语言。绝大部分的深度学习工具包都有python的版本，很多重要算法都有python版本的实现。为了将这些算法应用到具体工程中，这些工具包也提供了不同类型的接口。
Cython是一种用于将Python代码转换为C或C++代码的编译器。它是Python和C/C++之间的一种桥梁，可以提供更高的执行效率和更好的性能。Cython既是一种编程语言，也是一种编译器，它可以将Python代码转换为C或C++代码，并在编译时将其转换为机器码，以提高代码的执行速度。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
使用cython编译pyx文件输出c和h文件（带cdef public等定义才会输出头文件）,pyx添加
今天在处理一个数据的过程中出现问题，python中的dataframe 剔除部分数据后，索引消失，遍历就出错，
ActivePython-3.1.3.5-win32-x86.msi bzr-2.3.1.win32-py2.6.exe CherryPy-3.2.0-py2.win32.exe dreampie-1.1.1-setup.exe Genshi-0.6.win32.exe ipython-0.10.1.win32-setup.exe matplotlib-0.99.3.win32-py2.6.exe mod_python-3.2.5b.win32-py2.3.exe mod_python-3.2.5b.win32-py2.4.exe MySQL-python-1.2.2.win32-py2.6.exe numpy-1.5.1-win32-superpack-python2.6.exe PyQt-Py2.6-gpl-4.5.4-1.exe pysqlite-2.6.0.win32-py2.6.exe python-2.7.msi pywin32-216.win32-py2.6.exe scipy-0.8.0-win32-superpack-pytho.exe setuptools-0.6c11.win32-py2.6.exe svn-python-1.6.1.win32-py2.6.exe Twisted-11.0.0.winxp32-py2.7.msi numpy scipy Markdown-2.0.win32.exe aggdraw-1.2a3-20060212.win32-py2.6.exe Tkinter wxpython pythonwin java swing pygtk pyqt ---- highlight-setup-3.4.exe ------- Psyco Pyrex PyPy Weave NumPy ctypes Tkinter wxPython PythonWin Java Swing PyGTK PyQt Paycopg MySQLdb Pygame PyXML ReportLab RepltC
花下猫语：最近，读者微信群里又频繁聊到了 Python 的性能问题，这真是老生常谈了。我想起自己曾收藏过几篇关于如何提升性能的文章，似乎挺有帮助的，便去联系了下作者，现在已经取得转载授权啦。今天分享其中一篇，后续还会有其它相关分享，希望对读者们也有所帮助。
python文件的后缀名有：“.py”、“.py3”、“.pyc”、“.pyo”、“.pyd”、“.pyi”、“.pyx”、“.pyz”、“.pywz”、“.rpy”、“.pyde”、“.pyp”、“.pyt”。
代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
近日，腾讯洋葱反入侵系统检测发现 PyPI官方仓库被恶意上传了request 钓鱼包，由于国内开源镜像站均同步于PyPI官方仓库，所以该问题不仅会通过官方仓库，还可能通过各个开源镜像站影响广大用户，腾讯安全应急响应中心（TSRC）秉承共建安全生态的原则，TSRC在此建议各开源镜像站以及对开源镜像站有依赖的公司，请尽快自查处理，确保恶意库得到清除，保障用户安全。
主要错误是：UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0x8b in position 2: invalid start byte
Python是一门易学易用的编程语言，因此在许多领域都有广泛的应用。然而，Python的执行速度相比于C、C++等编译语言通常会慢一些。在某些对计算性能有高要求的领域，如科学计算、数据处理等，这个问题就变得尤为重要。为了解决这个问题，一种名为Cython的语言应运而生。
如果你的代码是纯Python。如果你有一个很大的for循环，你只能使用它，而不能放入矩阵中，因为数据必须按顺序处理，那该怎么办？有没有办法加快Python本身的速度？
Cython是Python编程语言和扩展 Cython 编程语言（基于Pyrex）的优化静态编译器。 它使得为 Python 编写 C 扩展就像 Python 本身一样容易。这允许编译器从 Cython 代码生成C代码。 显而易见的是，它能将python代码翻译为C代码，然后生成符合Python/C API的动态链接库。这样就能更好的保护你的python源码不被破解。例如你的代码包含了核心的量化交易策略。将其转为机器语言才能更好的保护你的核心代码。另外一方面，Cython也带来了一些扩展，使得你可以通过添加静态类型声明，将原本的python代码的性能逼近纯C语言的性能。
来源：https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/
本篇文章将会围绕最近给Apache提的一个feature为背景，展开讲讲CPython遇到的问题，以及尝试自己从0写一个库出来，代码也已经放星球了，感兴趣的同学可以去下载学习。
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