前言

python作為一門腳本語言，其好處是語法簡單，很多東西都已經(jīng)封裝好了，直接拿過來用就行，所以實現(xiàn)同樣一個功能，用Python寫要比用C/C++代碼量會少得多。但是優(yōu)點也必然也伴隨著缺點（這是肯定的，不然還要其他語言干嘛），python最被人詬病的一個地方可能就是其運行速度了。這這是大部分腳本語言共同面對的問題，因為沒有編譯過程，直接逐行執(zhí)行，所以要慢了一大截。所以在一些對速度要求很高的場合，一般都是使用C/C++這種編譯型語言來寫。但是很多時候，我們既想使用python的簡介優(yōu)美，又不想損失太多的性能，這個時候有沒有辦法將python與C/C++結(jié)合到一起呢？這樣在性能與速度要求不高的地方，可以用pyhton寫，而關(guān)鍵的運算部分用C/C++寫，這樣就太好了。python在做科學(xué)計算或者數(shù)據(jù)分析時，這是一個非常普遍的需求。要想實現(xiàn)這個功能，python為我們提供了不止一種解決辦法。

下面我就逐一給大家介紹。

一、Cython 混合python與C

官方網(wǎng)址：http://docs.cython.org/en/latest/src/quickstart/overview.html。首先來看看cython的官方介紹吧。

[Cython] is a programming language that makes writing C extensions for the Python language as easy as Python itself. It aims to become a superset of the [Python]language which gives it high-level,  object-oriented, functional, and dynamic programming. Its main feature on top of these is support for optional static type declarations as part of the language. The source code gets translated into optimized C/C++ code and compiled as Python extension modules. This allows for both very fast program execution and tight integration with external C libraries, while keeping up the high programmer productivity for which the Python language is well known.

簡單來說，cython就是一個內(nèi)置了c數(shù)據(jù)類型的python，它是一個python的超集，兼容幾乎所有的純python代碼，但是又可以使用c的數(shù)據(jù)類型。這樣就可以同時使用c庫，又不失python的優(yōu)雅。

好了，不講太多廢話，直接來看cython如何使用吧。這里的介紹大部分來自官網(wǎng)，由于cython涉及到的東西還比較多，所以這里只是簡單的入門介紹，詳細(xì)的信息請移步英文官網(wǎng)。

使用cython有兩種方式：第一個是編譯生成Python擴展文件(有點類似于dll，即動態(tài)鏈接庫),可以直接import使用。第二個是使用jupyter notebook或sage notebook 內(nèi)聯(lián) cython代碼。

先看第一種。還是舉最經(jīng)典的hello world的例子吧。新建一個hello.pyx文件，定義一個hello函數(shù)如下：

def hello(name):
 print("Hello %s." % name)

然后，我們來寫一個setup.py 文件（寫python擴展幾乎都要寫setup.py文件，我之前也簡單介紹過怎么寫）如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2017/5/8 9:09
# @Author : Lyrichu
# @Email : 919987476@qq.com
# @File : setup.py
'''
@Description: setup.py for hello.pyx
'''
from Cython.Build import cythonize
from distutils.core import setup

# 編寫setup函數(shù)
setup(
 name = "Hello",
 ext_modules = cythonize("hello.pyx")
)

其中 ext_modules 里面寫你要 編譯的.pyx文件名字。OK，所有工作都完成了。接下來，進(jìn)入cmd，切換到setup.py 所在的文件，然后執(zhí)行命令： python setup.py build_ext --inplace 就會編譯生成一個build 文件夾以及一個.pyd文件了，這個pyd文件就是python的動態(tài)擴展庫，--inplace 的意思是在當(dāng)前文件目錄下生成.pyd文件，不加這一句就會在build文件夾中生成。

截圖如下：

圖 1

可以看出，除了生成了一個pyd文件之外，還生成了一個.c文件。test.py是我們用來測試的文件，在里面寫如下內(nèi)容：

from hello import hello
hello("lyric")

從hello 模塊導(dǎo)入 hello函數(shù)，然后直接調(diào)用就可以了。結(jié)果輸出 Hello lyric.

再來看如何 在 jupyter notebook中使用cython。如果你裝過ipython，一個升級版的python交互式環(huán)境，你應(yīng)該聽過 ipyhton notebook的大名，現(xiàn)在它升級了，改名叫jupyter notebook 了。簡單來說，這個就是一個可以在網(wǎng)頁環(huán)境下交互式使用python的工具，不僅可以實時看到計算結(jié)果，還可以直接展示表格，圖片等，功能還是非常強大的。首先你得安裝jupyter notebook.我印象中安裝了ipython之后應(yīng)該就會帶了jupyter了。如果沒有，可以直接 pip install jupyter .然后輸入命令 jupyter notebook 就會在瀏覽器中打開jupyter了。

如下圖2 所示：

圖 2

點擊右上角的new按鈕，可以選擇新建一個文本文件或者文件夾，markdown或者python文件，這里我們選擇新建一個pyhton 文件，然后就會轉(zhuǎn)到一個新的窗口了，如下圖3：

圖 3

In[]:和ipython一樣，就代表著我們要輸入代碼的地方，輸入代碼之后，點擊向右的三角形符號，就會執(zhí)行代碼了。

首先輸入 %load_ext cython ，然后執(zhí)行，%開頭的語句是jupyter的魔法命令，%是行命令，%%是單元命令，具體不多說，有空給大家專門介紹一下notebook的使用。

接下來輸入：

 %%cython
 cdef int a = 0
 for i in range(10):
  a += i
 print(a)

%%cython 表明將cython內(nèi)嵌到j(luò)upyter，cdef 是cython的關(guān)鍵字，用于定義c類型，這里將a定義為c中的int類型，并且初始化為0.

然后后面的循環(huán)就是累加0到9的意思，最后輸出45.

另外，我們?nèi)绻敕治龃a 的執(zhí)行情況，可以輸入 %%cython --annotate 命令，這樣就可以輸出結(jié)果的同時，也輸出 詳細(xì)的代碼執(zhí)行情況報告了。

截圖如圖4 所示：

圖 4

jupyter notebook 可以內(nèi)嵌cython，不用我們手寫setup.py 文件，省去了編譯的過程，方便了cython的使用，所以不是正式做項目，只是寫一寫小東西用jupyter+cython還是非常方便的。

前面提到了 cdef，再舉一個稍微復(fù)雜點的例子吧。還是引用官網(wǎng)的例子，寫一個算積分的函數(shù).新建 integrate.pyx 文件，寫入如下內(nèi)容：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2017/5/8 9:26
# @Author : Lyrichu
# @Email : 919987476@qq.com
# @File : integrate.py
'''
@Description: 積分運算，使用 cython cdef 關(guān)鍵字
'''
def f(double x):
 return x**2 - x

def integrate_f(double a,double b,int N):
 cdef int i
 cdef double s,dx
 s = 0
 dx = (b-a)/N
 for i in range(N):
  s += f(a + i*dx)*dx
 return s # 返回定積分

這段代碼應(yīng)該也是比較好理解的， f（）函數(shù)是被積函數(shù)，a，b是積分的上下限，N是分割小矩形的個數(shù)，注意這里將 變量i,s,dx全部都用cdef 聲明為c類型了，一般來說，在需要密集計算的地方比如循環(huán)或者復(fù)雜運算，可以將對應(yīng)的變量聲明為c類型，可以加快運行速度。

然后和上面一樣編寫 setup.py ，就是把 pyx的文件名改一下，代碼我就不貼了。然后python setup.py build_ext --inplace 執(zhí)行。得到pyd文件，編寫測試文件test.py如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2017/5/8 9:35
# @Author : Lyrichu
# @Email : 919987476@qq.com
# @File : test.py
'''
@Description: 測試使用cython 混合c與python的integrate 函數(shù)與純python寫的integrate函數(shù)速度上的差異
'''
from integrate import integrate_f
import time

a = 1 # 積分區(qū)間下界
b = 2 # 積分區(qū)間上界
N = 10000 # 劃分區(qū)間個數(shù)

# 使用純python代碼寫的integrate函數(shù)
def py_f(x):
 return x**2 - x

def py_integrate_f(a,b,N):
 dx = (b-a)/N
 s = 0
 for i in range(N):
  s += py_f(a + i*dx)*dx
 return s

start_time1 = time.time()
integrate_f_res = integrate_f(a,b,N)
print("integrate_f_res = %s" % integrate_f_res)
end_time1 = time.time()
print(u"cython 版本計算耗時:%.8f" % (end_time1 - start_time1))

start_time2 = time.time()
py_integrate_f_res = py_integrate_f(a,b,N)
print("py_integrate_f_res = %s" % py_integrate_f_res)
end_time2 = time.time()
print(u"python 版本計算耗時:%.8f" % (end_time2 - start_time2))

上面的代碼，我們重新使用python寫了一個積分函數(shù)py_integrate_f,與pyd中的integrate_f 函數(shù)進(jìn)行運算對比，結(jié)果如下（圖5）：

圖5

可以看出，使用了cython的版本比純Python的版本大概快了4、5倍的樣子，而這僅僅是將幾個變量改為c類型的結(jié)果，可見，cython確實可以方便地對python與c進(jìn)行混合，獲得速度上的提升，又不失去Python的簡潔優(yōu)美。

最后再來說下cython 如何調(diào)用c libraries. C 語言 stdlib 庫有一個 atoi函數(shù)，可以將字符串轉(zhuǎn)化為整數(shù)，math庫有一個sin函數(shù)，我們就以這兩個函數(shù)為例。新建 calling_c.pyx 文件，文件內(nèi)容如下：

from libc.stdlib cimport atoi
from libc.math cimport sin

def parse_char_to_int(char * s):
 assert s is not NULL,"byte string value is NULL"
 return atoi(s)

def f_sin_squared(double x):
 return sin(x*x)

前兩行導(dǎo)入了C語言中的函數(shù)，然后我們自定義了兩個函數(shù)，parse_char_to_int 可以將字符串轉(zhuǎn)換為整數(shù)，f_sin_squared 計算 x平方的sin函數(shù)值。寫 setup.py 文件，和之前差不多，但是要注意的是，在unix系統(tǒng)下，math庫默認(rèn)是不鏈接的，所以需要指明其位置，那么在unix系統(tǒng)下，setup.py 文件的內(nèi)容就需要增加Extension 一項，如下：

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

ext_modules=[
 Extension("calling_c",
    sources=["calling_c.pyx"],
    libraries=["m"] # Unix-like specific
 )
]

setup(
 name = "Calling_c",
 ext_modules = cythonize(ext_modules)
)

然后直接編即可。test.py文件如下：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2017/5/8 12:21
# @Author : Lyrichu
# @Email : 919987476@qq.com
# @File : test.py
'''
@Description: test file
'''
from calling_c import f_sin_squared,parse_char_to_int
str = "012"
str_b = bytes(str,encoding='utf-8')
n = parse_char_to_int(str_b)
print("n = %d" %n)
from math import pi,sqrt
x = sqrt(pi/2)
res = f_sin_squared(x)
print("sin(pi/2)=%f" % res)

需要注意的是，Python字符串不能直接傳入 parse_char_to_int 函數(shù)，需要將其轉(zhuǎn)換為 bytes 類型再傳入。運行結(jié)果為：

n = 12
sin(pi/2)=1.000000

如果不想通過libc導(dǎo)入c語言模塊，cython也允許我們自己聲明c函數(shù)原型來導(dǎo)入，一個例子如下：

# 自己聲明c函數(shù)原型
cdef extern from "math.h":
 cpdef double cos(double x)

def f_cos(double x):
 return cos(x)

使用了 extern 關(guān)鍵字。

每次都編寫setup.py 文件，然后編譯，略顯麻煩。cython還提供了一種更簡單的方法：pyximport。通過導(dǎo)入pyximport(安裝cython時會自動安裝),在沒有引入額外的c庫的情況下，可以直接調(diào)用pyx中的函數(shù)，更為直接與方便。以前面的hello 模塊為例，編寫好hello.py文件之后，編寫一個pyximport_test.py 文件，文件內(nèi)容如下：

import pyximport
pyximport.install()
import hello
hello.hello("lyric")

直接運行就會發(fā)現(xiàn)，確實可以正確導(dǎo)入hello模塊。

cython的更多內(nèi)容，請大家自行訪問官網(wǎng)查看。

其他python與c/c++ 混合編程的方式主要還有 使用 ctypes,cffi模塊以及swig。本來想一起寫的，想想還是分開寫吧，不然太長了。后續(xù)會陸續(xù)更新，敬請關(guān)注。

總結(jié)

以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作能帶來一定的幫助，如果有疑問大家可以留言交流，謝謝大家對腳本之家的支持。

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