Cython速度提升与可用性

Question

我最近发现了Cython，正好在寻找优化Python代码的方法。我在Stack Overflow、Python的维基和一篇名为“优化的一般规则”的文章上阅读了很多内容。

Cython让我最感兴趣；你不需要自己写C语言代码，而是可以在Python代码中使用其他数据类型。

我做了一个简单的测试，

#!/usr/bin/python
# test.pyx
def test(value):
    for i in xrange(value):
    i**2
    if(i==1000000):
        print i

test(10000001)

$ time python test.pyx

real    0m16.774s 
user    0m16.745s
sys     0m0.024s

$ time cython test.pyx

real    0m0.513s 
user    0m0.196s 
sys     0m0.052s

老实说，我很震惊。我这里用的代码完全是Python代码，我唯一改变的就是解释器。在这种情况下，如果Cython这么好，那为什么人们还在使用传统的Python解释器呢？Cython有没有什么可靠性的问题呢？

Answer 1

• cython test.pyx 其实并不会直接运行你的程序。这个 cython 命令是用来把你的 Cython 代码处理成一个 Python 扩展模块。你需要在 Python 中导入它才能运行。

• #!/usr/bin/python 这个开头的写法并不是最好的选择。一般来说，#!/usr/bin/env python 更受欢迎，因为它会运行命令行中设置的任何 python 版本。

  • Cython 的 pyx 文件通常不应该有这个开头，除非它们确实是有效的 Python 程序。

• 你发布的代码中有一个缩进错误。

• 使用传统的解释器更简单，也更容易移植。Cython 是可靠的，但也有一些限制和小问题。如果 Cython 能像你的时间测试显示的那样神奇地加速，那当然很吸引人，但实际上它的加速效果并没有那么明显。要想看到明显的加速，你需要开始使用 Cython 特有的功能来利用 C 语言的特性。

Answer 2

Cython 不是另一个解释器。它是用来从类似 Python 的代码生成 C 扩展的工具。你输入 cython test.pyx 这条命令时，它只会生成一个 'test.c' 文件，等这个文件编译完成后，就可以像普通的 Python 库一样被 Python 使用。

这意味着你测量的只是 Cython 把你的 Python 代码转换成 C 代码所花的时间，并不是你代码运行的速度。

Answer 3

其他回答已经解释了你只是编译了Cython代码，而不是执行它。不过，我想你可能会想知道Cython能让你的代码快多少。当我用distutils编译你提供的代码（虽然我是在不同的模块中运行这个函数）时，发现速度提升非常有限，大约只有1%。但是，当我对你的代码做了一些小改动：

def test(long long value):
    cdef long long i
    cdef long long z
    for i in xrange(value):
        z = i**2
        if(i==1000000):
            print i
        if z < i:
            print "yes"

然后编译后，我得到了以下的运行时间：

• 纯Python代码：20.4553578737秒
• Cython代码：0.199339860234秒

这意味着速度提升了100倍，真不错。