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如果你曾經用Python編寫過代碼，可能會發現等待某些代碼塊執行的時間比預期要長。盡管可以通過一些方法提高其代碼效率，但它的反應速度仍然比C語言慢。這主要歸結于Pyhton是一種動態程序語言，在運行時執行很多任務，而C語言在編譯期間便已經執行。

如果你很享受用Python編寫代碼，但又希望可以提高效率，那么可以考慮一下使用Cython。Cython是一種獨立編程語言，可以很容易地并入類似于Jupyter筆記本之類的工作流之中。在執行過程中，Cython會將Python代碼轉換為C語言，從而大大提高其運行速度。

安裝Cython

使用Cython需要安裝C語言編譯器，因此，安裝過程會根據你當前的操作系統而有所不同。對于Linux操作系統，通常需要安裝GNU C語言編譯器(gncc)。對于Mac操作系統，則需要通過下載Xcode來安裝gncc。對于Windows操作系統，安裝程序會稍微有點復雜。

安裝C語言編譯器之后，下面需要的就是在終端運行。

如何使用Cython

通過Jupyter筆記本演示Cython的功能是最簡單的方法。要在筆記本中使用Python，需要運用IPython的魔術命令。該命令以百分號開始，提供附加功能用以增強工作流。通常，魔術命令分為兩種類型：

1. Line Magic以一個%開頭，且僅能作用于一行代碼。

2. Cell Magic以兩個%開頭，可以作用于多行代碼。

具體流程如下：

首先，為了啟用Cython，需要執行命令

%load_extCython

每當想要在單元格中運行Cython時，需要先在單元格中輸入下面的魔術命令

%%cython

完成上述操作之后，便可以開始編寫Cython代碼了。

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Cython能有多快？

Cython能比常規Python代碼快多少實際上取決于代碼本身。例如，如果運行成本較高的多變量循環，Cython明顯優于常規的Python代碼。遞歸函數同樣使得Cython快于Python。

用斐波那契數列來演示一下。簡單來說，這一算法通過將前兩個數相加從而找到下一個數。下面是在Python中示范：

def fibonacci(n):

if n < 0:print("1st fibonacci number = 0")

elif n == 1:return 0

elif n == 2:return 1

else:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

讓我們來啟動Python：

可以看到，找到序列中第39個數用了13.3秒。掛鐘時間在這里指的是從函數調用開始到結束所需的總時間。

在Cython中定義相同的函數：

那么發生了什么呢？可以看到，在頂端執行cell magic命令，從而使得Cython可以應用于這個單元格。我將簡要介紹“-a”的作用，接著，使用與之前基本一樣的代碼。唯一的不同之處在于此處可以使用靜態類型聲明，并將n定義為整數。

可以看到，通過在魔術命令后添加“-a”，能夠接收到一些標注，這些標注反映了代碼中有多少Python交互。這一代碼的目的在于去掉所有黃線并加上白色背景，因而此處不存在Python交互，所有代碼都在C語言中執行。你還可以單擊每行旁邊的“+”查看Python代碼的C語言翻譯。

這一代碼能有多快呢？我們一起看看：

在本例中，Cython的速度大約是Python的6.75倍，這清楚地展示了Cython能夠大大節約時間。這一點也是Cython相比于Python最大的改進之處。

附加選項

如果你對C語言已經有所了解，Cython還允許訪問C代碼，而Cython的創建者還沒有為這些代碼添加現成的聲明。那么，使用以下代碼可以為C函數生成Python包裝器并將其添加到模塊dict中。

%%cython

cdef extern from "math.h":cpdef double sin(double x)

Cython證明了并行性等許多額外的功能。

總之，如果你遇到在執行Python代碼時等待時間過長的問題，Cython可以提供一種集成而高效的方法來加速代碼執行速度。更重要的是，如果你熟悉C語言，就可以使用Cython許多進一步優化代碼的功能。

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總結

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