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介绍
如果你曾用Python编写程式码，那么你可能花了更多的时间等待某些程式码块的执行，而不是你想要的。虽然有一些方法可以使您的程式码更有效，但它很可能仍然比C程式码慢。这主要归结为Python是一种动态程式语言，并将许多东西移动到C语言编译期间处理的执行时。
不过，如果你像我一样喜欢用Python编写程式码并且仍想加速你程式码，你可以考虑使用Cython。虽然Cython本身是一种独立的程式语言，但很容易将其整合到例如Jupyter笔记本工作流程。在执行时，Cython将您的Python程式码转换为C，通常会显著加快它的速度。
安装Cython
为了能够使用Cython，您将需要一个C编译器。因此，安装过程会因您当前的操作系统而异。对于Linux，通常存在GNU C编译器（gncc）。对于Mac OS，您可以下载Xcode以获取gncc。如果您应该使用Windows，则安装过程会稍微复杂一些。
一旦你有了你的C编译器，你需要在终端中执行的只有：
pip install Cython
如何使用Cython
演示Cython功能的最简单方法是通过Jupyter笔记本。要在我们的笔记本中使用Cython，我们将使用IPython魔术命令。 Magic命令以百分号开头，并提供一些可以增强工作流程的附加功能。通常，有两种型别的魔术命令：
线条魔法由单个\'％\'表示，并且仅在一行输入上操作单元格魔术用两个\'％\'表示，并在多行输入上操作。让我们开始吧：
首先，为了能够使用Cython，我们必须执行：
％load_ext Cython
现在，每当我们想在程式码单元中执行Cython时，我们必须首先将以下magic命令放入单元格中：
%%cython
一旦你完成了，你就可以开始在Cython中开始编码了。
Cython的速度有多快？
与常规Python程式码相比，Cython的速度有多快取决于程式码本身。例如，如果您执行具有许多变数的计算量很大的循环，Cython将大大优于常规Python程式码。递回函式也会使Cython比Python快得多。
让我们用Fibonacci序列来证明这一点。简单地说，这个算法通过将前两个数字相加来找到下一个数字。以下是Python中的内容：
def fibonacci(n):
if n print("1st fibonacci number = 0")
elif n == 1:
return
elif n == 2:
return 1
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
让Python工作：
如您所见，在序列中找到第39个数字需要13.3秒来计算。此处的挂起时间是指从呼叫该函式开始到结束所用的总时间。
让我们在Cython中定义相同的函式。
这里发生了什么？正如您所看到的，我们正在使用一些单元格魔术，允许我们在此单元格中使用Cython。我将很快解释\'-a\'选项的作用。然后，我们基本上采用与上面相同的程式码，除了现在我们能够使用静态型别宣告并将n定义为整数型别这一事实。
正如您所看到的，通过在magic命令之后新增\'-a\'，我们收到了注释，向我们展示了程式码中有多少Python互动。这里的目标是摆脱所有的黄线，让他们有一个白色的背景。在这种情况下，将不会有Python互动，所有程式码都将在C中执行。您还可以单击每行旁边的“+”符号以检视Python程式码的C转换。
这段程式码多快了多少？我们来看看：
在这种情况下，Cython比Python快约6.75倍。这清楚地展示了利用Cython节省时间的能力，它提供了比常规Python程式码最大的改进。
其他选项
如果您已经知道C、Cython还允许访问C程式码，Cython的制造商尚未新增即用型宣告。例如，使用以下程式码，您可以为C函式生成Python包装器，并将其新增到模组dict中。
%%cython
cdef extern from "math.h":
cpdef double sin(double x)
Cython证明了许多其他功能，例如并行性，这些功能在其文件中描述非常简洁。
结论
如果您有时遇到不得不等待太长时间才能执行Python程式码的问题，Cython提供了一种非常整齐且高效的方法来加速您的程式码。最重要的是，它提供了许多进一步优化您的合作的功能。
