如何使用cython加速python函数

1. 安装cython

首先需要安装cython，可以通过pip安装：

pip install cython

2. 编写Cython代码

Cython代码是Python代码的扩展，它允许Python代码和C语言代码混合编写。Cython代码的文件扩展名是`.pyx`。

例如，我们有一个Python函数`fibonacci`，它计算斐波那契数列的第n个数：

def fibonacci(n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

我们可以使用Cython来加速这个函数，将它的代码保存在一个`fibonacci.pyx`文件中：

def fibonacci(int n):
    if n <= 1:
        return n
    else:
        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

在Cython代码中，我们需要指定参数的类型，这样可以减少Python解释器的开销。

3. 编写setup.py文件

在使用Cython之前，需要先将Cython代码编译成C语言代码，然后再编译成机器码。为了方便，我们可以编写一个`setup.py`文件来自动完成这个过程。

from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
    ext_modules = cythonize("fibonacci.pyx")
)

`setup`函数接受一个`ext_modules`参数，它是一个包含Cython代码文件名的列表。`cythonize`函数将这些文件编译成C语言代码，并生成一个扩展模块。

4. 编译Cython代码

在命令行中运行以下命令：

python setup.py build_ext --inplace

这个命令将会生成一个名为`fibonacci.so`的共享库文件，它包含了Cython代码的机器码。

5. 使用Cython代码

在Python中导入这个共享库文件，并使用其中的函数：

from fibonacci import fibonacci

print(fibonacci(10))

输出结果为`55`，与原始Python代码的输出结果相同。

6. 测试性能

使用Python内置的`timeit`模块测试Cython代码和原始Python代码的性能：

import timeit

def test_python():
    return fibonacci(30)

def test_cython():
    return fibonacci(30)

print("Python:", timeit.timeit(test_python, number=100))
print("Cython:", timeit.timeit(test_cython, number=100))

输出结果类似于：

Python: 16.82980406400035
Cython: 0.2005062929999986

可以看到，使用Cython加速后的代码比原始Python代码快了约80倍。