Cython 对Python优化方式在速度上的差异比较

Cython 的介绍

• Cython 是一个Python解释器
• 可以在不更改Python代码的情况下，编译Python代码，可以将动态的Python代码，生成C代码，有时会快几个数量级
• Cython 中的类型声明使源代码冗长，可读性差，所有要确实有必须要优化的的情况下使用

Cython 对不用使用对在速度上的比较

• 准备：

1. 使用原生的 Python：primes_py.py

def primes(nb_primes):
    p = []
    n = 2
    while len(p) < nb_primes:
        # Is n prime?
        for i in p:
            if n % i == 0:
                break

        # If no break occurred in the loop
        else:
            p.append(n)
        n += 1
    return p

　　  2. 使用 Cython 对Python进行编译：拷贝 primes_py.py，重命令：primes_c.py

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

setup(
    ext_modules=cythonize(
        ["primes_c.py"],
        annotate=True)
)

　　  3. 使用 pyx 编写：primes_pyx.pyx

def primes(int nb_primes):
    cdef int n, i, len_p
    cdef int p[1000]
    if nb_primes > 1000:
        nb_primes = 1000

    len_p = 0  # The current number of elements in p.
    n = 2
    while len_p < nb_primes:
        # Is n prime?
        for i in p[:len_p]:
            if n % i == 0:
                break

        # If no break occurred in the loop, we have a prime.
        else:
            p[len_p] = n
            len_p += 1
        n += 1

    # Let's return the result in a python list:
    result_as_list = [prime for prime in p[:len_p]]
    return result_as_list

编写， setup.py 

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

setup(
    ext_modules=cythonize(
        ["primes_pyx.pyx"],
        annotate=True)
)

• 比较：

(venv) yangshujun@yangshujundeMacBook-Pro cython_build % python -m timeit -s 'from primes_py import primes as primes' 'primes(1000)'
10 loops, best of 5: 30.7 msec per loop
(venv) yangshujun@yangshujundeMacBook-Pro cython_build % python -m timeit -s 'from primes_c import primes' 'primes(1000)'
20 loops, best of 5: 14.5 msec per loop
(venv) yangshujun@yangshujundeMacBook-Pro cython_build % python -m timeit -s 'from primes_pyx import primes' 'primes(1000)'                           
200 loops, best of 5: 1.49 msec per loop

primes_py 的Cythonize版本，比纯Python快了2倍，而不需要更改任意一行代码， Cython版本（primes_pyx）比纯Python版快了。。。