讓Python提速超過30倍的必殺技：Cython

新智元報道

編輯：鵬飛

【新智元導讀】眾所周知，作為人工智慧界最流行的語言，Python功能強大，但也運行緩慢。如果你的代碼是純Python、或者必須用一個大的for循環並且不能放入矩陣因為數據必須按順序處理的時候，有沒有辦法加速Python呢？本文為你解答。

人工智慧最火的語言，自然是被譽為迄今為止最容易使用的代碼之一的Python。Python代碼素來以直觀、高可讀性著稱。

然而，易用的背後，是Python無法逾越的障礙：慢。尤其是C程序員，這群快槍手簡直無法忍受Python的慢。

所以有人就想了各種方法去解決這個問題，本文就介紹其中的一種。如果你的代碼是純Python，或者你必須用一個大的for循環卻無法放入矩陣因為數據必須按順序處理，那麼就可以使用Cython來加速Python。

什麼是Cython？

根據維基百科：Cython是結合了Python和C的語法的一種語言，可以簡單的認為就是給Python加上了靜態類型後的語法，使用者可以維持大部分的Python語法，而不需要大幅度調整主要的程式邏輯與演算法。但由於會直接編譯為二進位程序，所以性能較Python會有很大提升。

Cython被大量運用在CPython函式庫的撰寫，以取得較高的執行效能。Cython將CPython代碼轉譯成 C 或 C 語法後，自動包裝上函式呼叫界面生成 .pyx 後綴的執行檔，即可當成普通的函式庫。其性能一般遜於原生的 C/C 函式庫，但由於 CPython 語法的易用性可以縮短開發時間。Cython 也可以用於編譯以 C/C 為 CPython 撰寫的函式庫。

目前Cython可以在 Windows, macOS 與 Linux 上使用，可以編譯 2.6, 2.7 與 3.3 至 3.7 版本的 CPython 語法。

我們對Python代碼的唯一調整是向每個變數添加類型信息。通常，我們可以在Python中聲明一個變數，如下所示：

使用Cython，我們將為該變數添加一個類型：

這告訴Cython我們的變數是浮點數，和C一樣。使用純Python，變數的類型是動態確定的。Cython中類型的顯式聲明是可以轉換為C的原因，因為需要顯式類型聲明 。

安裝Cython只需要一行pip：

Cython的類型

使用Cython時，有兩種不同的類型，用於變數和函數。

對於變數，我們有：

請注意所有這些類型都來自C/C ！

對於功能：

由此開始，我們要開啟加速了哦！準備好…

使用Cython加速代碼

我們要做的第一件事就是設置Python代碼基準：用於計算數字階乘的for循環。

原始Python代碼如下所示：

Cython相同功能看起來非常相似。確保Cython代碼文件使用 .pyx擴展名。代碼本身的唯一變化是我們需要提前聲明變數和函數的類型，示例代碼如下：

注意函數有一個cpdef來確保我們可以從Python調用它。另外還需要為函數中的所有變數設置類型從而告知C編譯器。

接下來，創建一個setup.py文件，該文件將Cython代碼編譯為C代碼：

並執行編譯：

搞定！我們的C代碼已經編譯好並且可以使用了。

在Cython代碼所在的文件夾中擁有運行C代碼所需的所有文件，包括run_cython.c文件，你盡可以進去仔細看個究竟。

現在，我們要測試全新超快速C代碼了！準備好了嗎？3、2、1、go！

Cython幾乎可以為任何原始Python代碼提供良好的加速，不需要做太多額外的工作。記住，你用的循環越多、處理的數據越多，Cython就越有幫助。

看看下錶，其中顯示了Cython為不同的階乘值提供了多少速度。我們使用Cython獲得了超過36倍的加速！

參考鏈接：

https://towardsdatascience.com/use-cython-to-get-more-than-30x-speedup-on-your-python-code-f6cb337919b6

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！