Cython Speed Boost与可用性

Question

当我在寻找优化Python代码的方法时，我才遇到Cython。我阅读了Stack Overflow和python
Wiki上的各种文章，并阅读了文章“优化的一般规则”。

Cython是最吸引我的兴趣的东西；您可以选择在Python代码本身中包含其他数据类型，而不必自己编写C代码。

这是我尝试过的一个愚蠢的测试，

#!/usr/bin/python
# test.pyx
def test(value):
    for i in xrange(value):
    i**2
    if(i==1000000):
        print i

test(10000001)

$时间python test.pyx

real    0m16.774s 
user    0m16.745s
sys     0m0.024s

$时间cython test.pyx

real    0m0.513s 
user    0m0.196s 
sys     0m0.052s

现在，老实说，我很傻。我在这里使用的代码是纯python代码，而我更改的只是解释器。在这种情况下，如果cython很好，那么为什么人们仍然使用传统的Python解释器？Cython是否存在可靠性问题？

Answer 1

其他答案已经说明了您是如何编译Cython代码而不执行代码的。但是，我认为您可能想知道Cython可以使您的代码更快。当我使用编译代码时（尽管我是从其他模块运行该函数），与distutils纯Python相比，我获得了非常小的速度提升-
大约1％。但是，当我在代码中添加了一些小的更改时：

def test(long long value):
    cdef long long i
    cdef long long z
    for i in xrange(value):
        z = i**2
        if(i==1000000):
            print i
        if z < i:
            print "yes"

并编译它，我得到了以下时间：

• PurePython代码： 20.4553578737秒
• Cython代码： 0.199339860234秒

那是100倍的加速。不是太寒酸。