


Cara menggunakan Cython untuk menulis modul sambungan berprestasi tinggi
Cara menggunakan Cython untuk menulis modul sambungan berprestasi tinggi
Pengenalan: Python ialah bahasa pengaturcaraan yang ringkas dan mudah dipelajari, tetapi disebabkan sifatnya yang ditafsirkan, prestasinya mungkin tidak memuaskan apabila memproses data berskala besar dan secara pengiraan tugasan intensif. Cython ialah pengkompil statik yang menukar kod Python kepada bahasa C Dengan menggunakan sintaks dan ciri bahasa pengaturcaraan C dalam Python, kelajuan pelaksanaan program boleh dipertingkatkan dengan banyak. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Cython untuk menulis modul sambungan berprestasi tinggi dan disertakan dengan contoh kod untuk membantu pembaca memahami dan menggunakan Cython dengan lebih baik.
1. Pengenalan dan pemasangan Cython
Cython ialah pengkompil yang menukar kod Python kepada kod C. Ia menggabungkan kesederhanaan dan fleksibiliti Python dengan kecekapan dan prestasi berkuasa C. Apabila menulis kod yang ditulis dalam Cython, kita boleh menggunakan sintaks seperti Python, boleh memanggil fungsi perpustakaan Python, dan boleh terus mengakses struktur data C dan API.
Pertama, kita perlu memasang Cython. Ia boleh dipasang melalui alat pip:
$ pip install Cython
Selepas pemasangan selesai, kita boleh mula menulis modul sambungan berprestasi tinggi.
2. Tulis modul sambungan yang ditulis dalam Cython
Berikut ialah contoh mudah yang menunjukkan cara menggunakan Cython untuk menulis modul sambungan yang menyelesaikan jujukan Fibonacci:
-
Buat fail bernama fail fibonacci.pyx dan tulis fail fibonacci.pyx kod berikut dalam fail:
def fibonacci(n): if n <= 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
-
Buat fail bernama setup.py dan tulis kod berikut dalam fail:
from setuptools import setup from Cython.Build import cythonize setup( ext_modules = cythonize("fibonacci.pyx") )
-
Laksanakan arahan berikut dalam baris arahan untuk menyusun dan Pemasangan:
$ python setup.py build_ext --inplace
theSelepas pelaksanaan selesai, fail perpustakaan pautan dinamik bernama fibonacci.so akan dihasilkan.
-
Gunakan modul sambungan ini dalam kod Python:
import fibonacci result = fibonacci.fibonacci(10) print(result)
3. Ujian prestasi
Untuk mengesahkan bahawa prestasi modul sambungan yang ditulis dalam Cython dipertingkatkan berbanding kod Python tulen, kami menjalankan ujian prestasi mudah . Kami mentakrifkan fungsi untuk mengira nombor ke-n bagi jujukan Fibonacci, kemudian menggunakan kod Python tulen dan modul sambungan yang ditulis dalam Cython untuk melakukan pengiraan, dan membandingkan masa pelaksanaannya.
Berikut ialah kod ujian:
import time import fibonacci def test_python(n): start = time.time() result = fibonacci_python.fibonacci(n) end = time.time() return result, end - start def test_cython(n): start = time.time() result = fibonacci.fibonacci(n) end = time.time() return result, end - start n = 30 result_python, time_python = test_python(n) result_cython, time_cython = test_cython(n) print("斐波那契数列的第{}个数".format(n)) print("纯Python实现的结果:{}".format(result_python)) print("纯Python实现的执行时间:{}秒".format(time_python)) print("使用Cython编写的扩展模块的结果:{}".format(result_cython)) print("使用Cython编写的扩展模块的执行时间:{}秒".format(time_cython))
Selepas menjalankan kod ujian, kita dapat melihat bahawa modul sambungan yang ditulis dalam Cython mempunyai kelebihan prestasi yang jelas berbanding kod Python tulen, dan masa pelaksanaan sangat dipendekkan.
Kesimpulan:
Dengan menggunakan Cython untuk menulis modul sambungan, kami boleh memberikan permainan penuh kepada kelebihan bahasa C dan meningkatkan kelajuan pelaksanaan kod Python. Apabila memproses sejumlah besar data dan tugasan intensif pengiraan, menggunakan Cython boleh meningkatkan prestasi program dengan berkesan. Sudah tentu, dalam penggunaan sebenar, adalah perlu untuk memilih kaedah pengoptimuman yang sesuai mengikut keadaan tertentu, seperti menggunakan struktur data C dan API, menggunakan jenis statik, dsb.
Saya harap artikel ini dapat membantu pembaca menggunakan Cython dan menulis modul sambungan berprestasi tinggi dengan lebih baik.
Rujukan:
- Cython Documentation https://cython.readthedocs.io/en/latest/
- Cython Tutorial https://cython.org/tutorial.html
Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Cython untuk menulis modul sambungan berprestasi tinggi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data, manakala C sesuai untuk prestasi tinggi dan kawalan asas. 1) Python mudah digunakan, dengan sintaks ringkas, dan sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2) C mempunyai prestasi tinggi dan kawalan yang tepat, dan sering digunakan dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Masa yang diperlukan untuk belajar python berbeza dari orang ke orang, terutamanya dipengaruhi oleh pengalaman pengaturcaraan sebelumnya, motivasi pembelajaran, sumber pembelajaran dan kaedah, dan irama pembelajaran. Tetapkan matlamat pembelajaran yang realistik dan pelajari terbaik melalui projek praktikal.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft