本文主要是介绍[Python][不是说CPython]Cython语法与Pyton语法对比及相互转换和Python引入C函数完整示例,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
Cython语法与Pyton语法对比及相互转换和Python引入C函数完整示例
注意,这里说的Cython不是CPython啊,两码事。
Cython的语法在这里。
Cython 是 Python 的超集,旨在提高 Python 代码的执行速度。它允许你在 Python 代码中混合使用 C 语言的功能和类型,使得代码在一些场景下能够显著加速。以下是 Cython 语法和 Python 语法的对比及相互转换的一些要点:
1,C类型声明
- Python: 变量不需要显式声明类型。
- Cython: 可以使用 C 语言的类型声明来提高性能。
示例:
Python:
def add(x, y):return x + y
Cython:
cdef int x, y # C 类型的变量声明
def add(int x, int y):return x + y
2. cdef 和 cpdef 函数
- Python: 所有函数定义使用 def 关键字。
- Cython:
- cdef: 用于定义 C 函数,仅能在 Cython 代码中使用,不能被 Python 直接调用。
- cpdef: 混合型函数,既可以被 C 调用,也可以被 Python 调用。
示例:
Python:
def my_function():return 42
Cython:
cdef int my_c_function():return 42cpdef int my_cp_function():return 42
3. 类型转换
Python: 类型转换通常通过函数,比如 int()、float() 等。
Cython: 可以显式进行 C 类型转换。
示例:
Python:
x = int(5.2)
Cython:
cdef float y = 5.2
cdef int x = <int>y
4. 数组与内存视图
Python: 使用 list 或 numpy 进行数组操作。
Cython: 支持 C 数组(cdef 声明)和内存视图(memoryview),它们比 Python 的 list 更高效。
示例:
Python:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64)
Cython:
cimport numpy as np
cdef np.ndarray[np.float64_t, ndim=1] arr = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64)
5. for 循环优化
Python: 使用 range() 生成器,运行速度较慢。
Cython: 可以将 range() 转换为 cdef 中的 C 样式 for 循环。
示例:
Python:
for i in range(1000000):pass
Cython:
cdef int i
for i in range(1000000):pass
6. 全局变量
Python: 可以使用全局变量,但没有特别优化。
Cython: 使用 cdef 来声明全局变量并优化访问。
示例:
Python:
my_global = 0def set_global(x):global my_globalmy_global = x
Cython:
cdef int my_global = 0 # 声明 C 类型的全局变量def set_global(int x):global my_globalmy_global = x
7. 异常处理
Python: 使用 try-except 块捕获异常。
Cython: Cython 代码可以通过返回值标志错误,还可以用 except 处理 C 函数的异常情况。
示例:
Python:
try:result = 10 / 0
except ZeroDivisionError:result = None
Cython:
cdef int divide(int a, int b):if b == 0:return -1 # 标志错误return a // bcpdef int safe_divide(int a, int b):try:return divide(a, b)except ZeroDivisionError:return -1
8. 函数返回类型
Python: 函数返回类型不需要显式声明。
Cython: 可以显式声明函数的返回类型,减少类型推导的开销。
示例:
Python:
def square(x):return x * x
Cython:
cdef int square(int x):return x * x
9. 内联函数
Python: 不支持函数内联。
Cython: 可以通过 cdef inline 来定义内联函数,减少函数调用的开销。
示例:
Cython:
cdef inline int add(int a, int b):return a + b
10. 扩展类型(cdef 类)
Python: 类定义没有性能优化。
Cython: cdef 类比 Python 类更轻量且性能更高,可以直接和 C 数据结构交互。
示例:
Python:
class MyClass:def __init__(self, x):self.x = x
Cython:
cdef class MyClass:cdef int x # C 语言风格的成员变量def __init__(self, int x):self.x = x
11. GIL(全局解释器锁)
Python: 运行 Python 代码时,始终会持有 GIL。
Cython: 可以使用 with nogil 释放 GIL,在不需要 Python 解释器的部分提高并发性能。
假如要把Cython的with nogil改写为Python时,直接删掉,并且其下面的代码排版缩进。
示例:
Cython:
from cython.parallel import prangecdef void parallel_sum(int[:] arr, int n):cdef int i, result = 0with nogil: # 释放GILfor i in prange(n, nogil=True):result += arr[i]
12. 引入 C 函数
Python: 无法直接使用 C 函数。
Cython: 可以通过 cimport 导入 C 函数。
示例:
Cython:
cdef extern from "math.h":double sqrt(double x)cdef double my_sqrt(double x):return sqrt(x)
13. 实际遇过的例子:Cython改为Python
例子1:
Cython:
cdef:np.intp_t[::1] x1, x2, x3np.intp_t m, i, j, k
Python:
x1 = np.array([], dtype=np.intp)x2 = np.array([], dtype=np.intp)x3 = np.array([], dtype=np.intp)m = np.intp(0) #实际上可以不写这句,因为Python用到的时候自然会定义这个变量, 下面的类似。i = np.intp(0) j = np.intp(0)k = np.intp(0)
例子2:
Cython:
x1.base.resize(m, refcheck=False)x2.base.resize(m, refcheck=False)x3.base.resize(m, refcheck=False)
Python:
x1 = x1[:m]x2 = x2[:m]x3 = x3[:m]
例子3:
Cython:
return a.base, b.base, c.base, d.base
Python:
return a,b,c,d
14. 完整的引入和使用 C 函数的示例
假设我们要从 C 的标准数学库(math.h)中引入 sqrt 函数并在 Cython 中使用。
1. Cython 引入 C 函数(cimport 的用法)
- 使用 cimport 导入 C 函数。
- cdef extern from “header” 用于引入外部 C 函数。
# 引入 C 标头文件中的 sqrt 函数
cimport cython
cdef extern from "math.h":double sqrt(double x) # 引入 sqrt 函数
使用引入的 sqrt 函数
cdef double my_sqrt(double x):
return sqrt(x)
2. Cython 代码的完整例子
编写一个使用 C 的 sqrt 函数的 Python 接口函数。
# 引入 math.h 的 sqrt 函数
cimport cython
cdef extern from "math.h":double sqrt(double x) # 引入 C 标头文件中的 sqrt 函数
# 定义一个使用 sqrt 的 Cython 函数
cpdef double calculate_sqrt(double x):"""计算平方根"""return sqrt(x)
# 测试函数
def test_sqrt():x = 16.0result = calculate_sqrt(x)print(f"sqrt({x}) = {result}")
3. 编译 Cython 代码
要将 Cython 代码编译为可执行的 Python 模块,可以创建一个 setup.py 文件。
# setup.py
from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonizesetup(ext_modules=cythonize("example.pyx"), # 将 Cython 文件编译为扩展模块
)
然后在终端运行以下命令编译 Cython 文件:
python setup.py build_ext --inplace
编译成功后,你可以像普通 Python 模块一样导入和使用该 Cython 模块:
import exampleexample.test_sqrt() # 调用测试函数
这样,cimport 就用来引入 C 函数 sqrt 并且使用它来进行平方根计算。
强调一下:
- cimport 是 Cython 用来导入 C 函数和结构的关键字。
- cdef extern from “header” 是引入 C 标头文件的语法。
这篇关于[Python][不是说CPython]Cython语法与Pyton语法对比及相互转换和Python引入C函数完整示例的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!