小编给大家分享一下利用Cython为Python代码加速的方法，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
代码
我们在同文件夹下新建一个 update.pyx 文件，写入如下内容
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): """更新一次状态""" 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): # 计算该细胞周围的存活细胞数 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 函数上的两个装饰器是用来关闭 Cython 的边界检查的。
在同文件下新建一个 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()]
)因为在 Cython 文件中使用了 NumPy 的头文件，所以我们需要在 setup.py 将其包含进去。
执行 python setup.py build_ext --inplace 后，同文件夹下会生成一个 update.cp36-win_amd64.pyd 的文件，这就是编译好的 C 扩展。
我们修改原始的代码，首先在文件头部加入 import update as cupdate，然后修改更新方法如下
def update_state(self): """更新一次状态""" self.cells = cupdate.update_state(self.cells) self.timer += 1
将原方法名就改为 update_state_py 即可，运行脚本，无异常。
测速
我们编写一个方法来测试一下使用 Cython 可以带来多少速度的提升
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)运行该方法，在我的电脑上输出如下
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为Python代码加速的方法”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！
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