cython mingw64

在使用Cython和MinGW编译器时，可以按照以下步骤进行配置：

1. 首先，确保已经安装了Python和Cython，并且它们的位数是一致的（比如都是64位）。

2. 安装MinGW编译器，并将其添加到系统的环境变量PATH中，这样才能在命令行中直接使用MinGW的相关命令。

3. 在Python安装目录下，创建一个名为distutils.cfg的文件（如果已经存在，则直接打开它）。

4. 在distutils.cfg文件中输入以下内容：
[build]
compiler = mingw32

这将告诉Python使用MinGW编译器进行构建。

5. 保存并关闭distutils.cfg文件。

通过以上步骤，你就成功配置了Cython和MinGW编译器的使用环境，可以开始使用它们进行开发和编译了。

相关问题

jupyter cython mingw

Jupyter是一个交互式编程环境，提供了一个网页界面来编辑和运行代码。Cython是一种编程语言，它可以通过类似Python的语法来编写C扩展，并且可以被Python调用。使用Cython编写的代码可以通过Jupyter来编辑、运行和测试。

对于mingw，它是一个可以在Windows系统上使用的GNU工具集合，包括编译器和各种实用工具。在使用Cython编写代码时，您可以选择使用mingw来编译和构建您的Cython扩展。mingw提供了一些优化和性能提升的功能，这对于需要提高代码执行速度的任务非常有用。

因此，如果您想在Jupyter中使用Cython编写代码，并使用mingw来编译和构建您的Cython扩展，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保您已经安装了Jupyter Notebook和Cython。您可以使用pip安装Cython：`pip install cython`。
2. 确保您已经安装了mingw。您可以从官方网站下载mingw的安装程序，并按照提示进行安装。
3. 打开Jupyter Notebook，并创建一个新的代码单元格。
4. 在代码单元格中，使用Cython语法编写您的代码。
5. 使用Jupyter的内置魔术命令`%%cython`来编译和运行Cython代码。在魔术命令后面，您可以通过添加`--compiler=mingw32`选项来指定使用mingw编译器。例如：`%%cython --compiler=mingw32`。
6. 运行代码单元格，Jupyter将使用mingw编译并运行您的Cython代码。

这样，您就可以在Jupyter中使用Cython编写代码，并使用mingw编译和构建您的Cython扩展了。请注意，确保您已正确安装和配置了所需的软件和工具，以便顺利使用Cython和mingw。

msvc编写cython

使用MSVC（Microsoft Visual C++ Compiler）编译Cython代码通常是通过Cygwin或MinGW环境作为桥梁，因为Cython默认是基于Unix-like系统构建的。以下是基本步骤：

1. **安装Cygwin或MinGW**：对于Windows用户，需要安装Cygwin或MinGW，它们提供了Linux命令行工具集，包括gcc和cygwin的Python解释器。

2. **获取Cython源码**：从Cython官网下载最新版的Cython源码，并解压到一个合适的目录。

3. **配置Python环境**：在Cygwin或MinGW的shell中，确保你已经在PATH环境变量中包含了Python解释器的路径。

4. **安装依赖**：运行 `python setup.py build_ext --inplace` 来安装Cython扩展模块所需的基础库和工具，这将自动处理MSVC相关的编译设置。

5. **创建Cython源文件**：用Cython语法编写Python扩展的.c或.pyx文件，然后在Cython源文件中导入MSVC相关的库，比如`#include <windows.h>`。

6. **编译源代码**：在命令行中，你可以使用`gcc`或`cl`（MSVC的编译器）来编译源文件。例如：

   cython your_file.pyx
   gcc -shared -fPIC -I/usr/include/python3.7 your_module.c -o your_module.so

或者使用MSVC编译器：

   cl /clr /LD /EHsc /D_CRT_SECURE_NO_WARNINGS your_module.c your_module.i /link /dll /IMPLIB:your_module.lib /out:your_module.dll

7. **测试模块**：在Python环境中导入刚编译的模块，检查是否能正常使用。