cython(cython安装)

python怎么使用cython

1. Cython是什么？

它是一个用来快速生成Python扩展模块(extention module)的工具

语法是Python和c的混血

Cython作为一个Python的编译器，在科学计算方面很流行，用于提高Python的速度，通过OpenMPI库还可以进行吧并行计算。

2. Cython安装(Windows)

我的环境是win7 x64, python27, vs2010

安装的基础是有一个c编译器(这里以vs2010为例)

从下载安装包，解压到一目录，进入该目录，在cmd命令行中执行

python setup.py install

注：执行过程可能遇到问题：Windows下pip安装包报错：Microsoft Visual C++ 9.0 is required Unable to find vcvarsall.bat

解决方案：下载Microsoft Visual C++ Compiler for Python 2.7，点击直接安装即可。

3. 例子

例3.1：入门

创建hello.pyx，内容如下

def say_hello():

print "Hello World!"

创建setup.py，内容如下

from distutils.core import setup

from Cython.Build import cythonize

setup(name = 'Hello world app',

ext_modules = cythonize("hello.pyx"))

编译Cython代码

step1: 把.pyx文件被Cython便以为.c文件

step2: 把.c文件编译为可导入的使用模块.so(Windows下为.pyd)文件

python setup.py build

python setup.py install

注：可能出现问题：Unable to find vcvarsall.bat

原因：Python 2.7 会搜索 Visual Studio 2008.如果你电脑上没有这个版本的话就会报错。

如果装的是vs2010，那么在cmd命令行中执行

SET VS90COMNTOOLS=%VS100COMNTOOLS%

如果装的是vs2010，那么在cmd命令行中执行

SET VS90COMNTOOLS=%VS110COMNTOOLS%

>>> import hello

>>> hello.say_hello()

Hello World!

例3.2 通过静态类型提高速度

在Cython中可以通过标记静态类型来提高速度，凡是标记为静态类型的部分都会将动态语言类型变为简单的c代码，从而提速。

但是如果滥用静态类型，会降低可读性，甚至因类型设置不当导致错误类型检查造成速度降低。

例3.2.1 静态类型变量

Python原生态代码

compute.pyx

def f(x):

return x ** 2 - x

def integrate_f(a, b, N):

s = 0

dx = (b - a) / N

for i in range(N):

x += f(a + i * dx)

return s * dx

setup.py

from distutils.core import setup

from Cython.Build import cythonize

setup(

name = 'Hello world app',

ext_modules = cythonize("compute.pyx"),

test.py

import compute

import time

starttime = time.clock()

compute.integrate_f(3.2, 6.9, 1000000)

endtime = time.clock()

print "read: %f s" %(endtime - starttime)

python setup.py build

python setup.py install

python test.py

read: 0.332332 s

使用静态变量替换后的代码

compute2.pyx

def f(double x):

return x ** 2 - x

def integrate_f(double a, double b, int N):

cdef int i

cdef double s, dx

s = 0

dx = (b - a) / N

for i in range(N):

s += f(a + i * dx)

return s * d

setup2.py

from distutils.core import setup

from Cython.Build import cythonize

setup(

name = 'Hello world app',

ext_modules = cythonize("compute2.pyx"),

test2.py

import compute2

import time

starttime = time.clock()

compute2.integrate_f(3.2, 6.9, 1000000)

endtime = time.clock()

print "read: %f s" %(endtime - starttime)

python setup.py build

python setup.py install

python test.py

read: 0.109200s

该测试用例，使用静态类型速度是不使用静态类型的3倍。

例3.2.2 静态类型函数

把compute2.pyx中的函数变为

cdef double f(double x):

return x ** 2 - x

def integrate_f(double a, double b, int N):

cdef int i

cdef double s, dx

s = 0

dx = (b - a) / N

for i in range(N):

s += f(a + i * dx)

return s * dx

read: 0.084859 s

结论：比例子3.2.1速度又快了

例3.3 调用C函数

cdef extern from "math.h":

double sin(double)

double cos(double)

cpdef double Sin(double x):

return sin(x)

cpdef double Cos(double x):

return cos(x)

cpdef: 对于Python可使用的函数使用(为了使得在以后的Python程序中调用Sin，Cos函数，用cpdef，而不用cdef)

cdef: 对于C可使用的函数使用

请注意，上面的代码声明了 math.h 里的函数，提供给 Cython 使用。C编译器在编译时将会看到 math.h 的声明，但 Cython 不会去分析 math.h 和单独的定义。cython是用c写的python实现

cython是不同的语言，相当于python再加上些c特性，比如说类型声明。1.找个工具将这个接口API，自动转换成python版本的就可以了。好象是SWIG和Boost。 这两个以前看过，偶尔还试过几次。

2.之所以建议你用自动工具，就是因为python对于C++扩展麻烦些，对于C语言接口可以使用ctypes和cython简单解决。

python中" "与' '的区别

python中“ ”与‘ ’在表示字符串时是没有区别的

在输出时，输出内容有“ ”(双引号)则在单引号内使用双引号，即‘“要输出内容”’；

输出内容有‘ ’(单引号)则在双引号内使用单引号，即“‘要输出内容‘“；

补充：''' (三引号)用法：

1、用作多行注释；2、用作表示一个字符串

注：python中并没有提供专门的多行注释的符号，当一串字符被三引号引用时，但它不作为字符串被操作时，这个三引号内引用的内容就被视为注释。

希望我的回答对你有所帮助，谢谢1. 普通字符串中没有区别：如'abc'和"abc"是一样的；

2. 如果字符串中本身就有单引号或双引号，则要使用另一种引号将该字符串引起来才合法：如'he is a "student" !' ， “he is a 'student' !”

3.接着2说，如果字符串中本身就有单引号或双引号，还有一种合法的使用方式是，最外层使用的引号和字符串的相同，但是字符串本身的引号要使用反斜杠转义，如：

'he is a \'student\' !' , "he is a \"student\" !"

4.再就是三引号"""abc""" , '''abc'''可以跨越多行。

*.所以就我了解到的，光单引号和双引号的使用没啥大区别python是一种脚本语言，它的运行需要python解释器，属于解释型的语言，python本身就是由c语言开发出来的，而且是开源的，由此可见c语言的强大，美国宇航局使用的就是python； c语言属于中级语言，它介于高级和低级语言之间，c是编译型的语言，它的运行必须经过编译器的处理才能形成最终的执行代码，c语言的应该非常广泛，c语言最主要的用途就是系统底层的应用。