小編給大家分享一下利用Cython為Python代碼加速的方法，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

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代碼

我們在同文件夾下新建一個 update.pyx 文件，寫入如下內(nèi)容

import numpy as np 
cimport numpy as np 
cimport cython


DTYPE = np.float
ctypedef np.float_t DTYPE_t

def update_state(np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] cells):
  return update_state_c(cells)

@cython.boundscheck(False)
@cython.wraparound(False)
cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] update_state_c(np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] cells):
  """更新一次狀態(tài)"""
  cdef unsigned int i
  cdef unsigned int j

  cdef np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] buf = np.zeros((cells.shape[0], cells.shape[1]), dtype=DTYPE)
  cdef DTYPE_t neighbor_num
  for i in range(1, cells.shape[0] - 1):
    for j in range(1, cells.shape[0] - 1):
      # 計算該細(xì)胞周圍的存活細(xì)胞數(shù)
      
      neighbor_num = cells[i, j-1] + cells[i, j+1] + cells[i+1, j] + cells[i-1, j] +\
              cells[i-1, j-1] + cells[i-1, j+1] +\
              cells[i+1, j-1] + cells[i+1, j+1]
      
      if neighbor_num == 3:
        buf[i, j] = 1
      elif neighbor_num == 2:
        buf[i, j] = cells[i, j]
      else:
        buf[i, j] = 0
  return buf

update_state_c 函數(shù)上的兩個裝飾器是用來關(guān)閉 Cython 的邊界檢查的。

在同文件下新建一個 setup.py 文件

import numpy as np
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
  name="Cython Update State",
  ext_modules=cythonize("update.pyx"),
  include_dirs=[np.get_include()]
)

因為在 Cython 文件中使用了 NumPy 的頭文件，所以我們需要在 setup.py 將其包含進(jìn)去。

執(zhí)行 python setup.py build_ext --inplace 后，同文件夾下會生成一個 update.cp36-win_amd64.pyd 的文件，這就是編譯好的 C 擴(kuò)展。

我們修改原始的代碼，首先在文件頭部加入 import update as cupdate，然后修改更新方法如下

def update_state(self):
  """更新一次狀態(tài)"""
  self.cells = cupdate.update_state(self.cells)
  self.timer += 1

將原方法名就改為 update_state_py 即可，運行腳本，無異常。

測速

我們編寫一個方法來測試一下使用 Cython 可以帶來多少速度的提升

def test_time():
  import time
  game = GameOfLife(cells_shape=(60, 60))
  t1 = time.time()
  for _ in range(300):
    game.update_state()
  t2 = time.time()
  print("Cython Use Time:", t2 - t1)
  del game
  game = GameOfLife(cells_shape=(60, 60))
  t1 = time.time()
  for _ in range(300):
    game.update_state_py()
  t2 = time.time()
  print("Native Python Use Time:", t2 - t1)

運行該方法，在我的電腦上輸出如下

Cython Use Time: 0.007000446319580078
Native Python Use Time: 4.342248439788818

速度提升了 600 多倍。

以上是“利用Cython為Python代碼加速的方法”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計公司行業(yè)資訊頻道！

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網(wǎng)站名稱：利用Cython為Python代碼加速的方法-創(chuàng)新互聯(lián)
本文路徑：http://jinyejixie.com/article2/dcjsic.html

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