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来源：laiyonghao
blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/details/4561611
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我最喜欢的是Python，它的代码优雅而实用，可惜纯粹从速度上来看它比大多数语言都要慢。大多数人也认为的速度和易于使用是两极对立的——编写C代码的确非常痛苦。而 Cython 试图消除这种两重性，并让你同时拥有 Python 的语法和 C 数据类型和函数——它们两个都是世界上最好的。请记住，我绝不是我在这方面的专家，这是我的第一次Cython真实体验的笔记：
编辑：根据一些我收到的反馈，大家似乎有点混淆——Cython是用来生成 C 扩展到而不是独立的程序的。所有的加速都是针对一个已经存在的 Python 应用的一个函数进行的。没有使用C 或 Lisp 重写整个应用程序，也没有手写C扩展 。只是用一个简单的方法来整合C的速度和C数据类型到 Python 函数中去。
现在可以说，我们能使下文的great_circle 函数更快。所谓great_circle 是计算沿地球表面两点之间的距离的问题：
import math
def great_circle(lon1,lat1,lon2,lat2):
radius = 3956 #miles
x = math.pi/180.0
a = (90.0-lat1)*(x)
b = (90.0-lat2)*(x)
theta = (lon2-lon1)*(x)
c = math.acos((math.cos(a)*math.cos(b)) +
(math.sin(a)*math.sin(b)*math.cos(theta)))
return radius*c
让我们调用它 50 万次并测定它的时间 ：
import timeit
lon1, lat1, lon2, lat2 = -72.345, 34.323, -61.823, 54.826
num = 500000
t = timeit.Timer("p1.great_circle(%f,%f,%f,%f)" % (lon1,lat1,lon2,lat2),
"import p1")
print "Pure python function", t.timeit(num), "sec"
约2.2秒 。它太慢了！
让我们试着快速地用Cython改写它，然后看看是否有差别：
import math
def great_circle(float lon1,float lat1,float lon2,float lat2):
cdef float radius = 3956.0
cdef float pi = 3.14159265
cdef float x = pi/180.0
cdef float a,b,theta,c
a = (90.0-lat1)*(x)
b = (90.0-lat2)*(x)
theta = (lon2-lon1)*(x)
c = math.acos((math.cos(a)*math.cos(b)) + (math.sin(a)*math.sin(b)*math.cos(theta)))
return radius*c
请注意，我们仍然importmath——cython让您在一定程度上混搭Python和C数据类型在。转换是自动的，但并非没有代价。在这个例子中我们所做的就是定义一个Python函数，声明它的输入参数是浮点数类型，并为所有变量声明类型为C浮点数据类型。计算部分它仍然使用了Python的 math 模块。
现在我们需要将其转换为C代码再编译为Python扩展。完成这一部的最好的办法是编写一个名为setup.py发布脚本。但是，现在我们用手工方式 ，以了解其中的巫术：
# this will create a c1.c file - the C source code to build a python extension
cython c1.pyx
# Compile the object file
gcc -c -fPIC -I/usr/include/python2.5/ c1.c
# Link it into a shared library
gcc -shared c1.o -o c1.so
现在你应该有一个c1.so（或.dll）文件，它可以被Python import。现在运行一下：
t = timeit.Timer("c1.great_circle(%f,%f,%f,%f)" % (lon1,lat1,lon2,lat2),
"import c1")
print "Cython function (still using python math)", t.timeit(num), "sec"
约1.8秒 。并没有我们一开始期望的那种大大的性能提升。使用 python 的 math 模块应该是瓶颈。现在让我们使用C标准库替代之：
cdef extern from "math.h":
float cosf(float theta)
float sinf(float theta)
float acosf(float theta)
def great_circle(float lon1,float lat1,float lon2,float lat2):
cdef float radius = 3956.0
cdef float pi = 3.14159265
cdef float x = pi/180.0
cdef float a,b,theta,c
a = (90.0-lat1)*(x)
b = (90.0-lat2)*(x)
theta = (lon2-lon1)*(x)
c = acosf((cosf(a)*cosf(b)) + (sinf(a)*sinf(b)*cosf(theta)))
return radius*c
与 import math 相应，我们使用cdef extern 的方式使用从指定头文件声明函数（在此就是使用C标准库的math.h）。我们替代了代价高昂的的Python函数，然后建立新的共享库，并重新测试
t = timeit.Timer("c2.great_circle(%f,%f,%f,%f)" % (lon1,lat1,lon2,lat2),
"import c2")
print "Cython function (using trig function from math.h)", t.timeit(num), "sec"
现在有点喜欢它了吧？0.4秒 –比纯Python函数有5倍的速度增长。我们还有什么方法可以再提高速度？c2.great_circle（）仍是一个Python函数调用，这意味着它产生Python的API的开销（构建参数元组等），如果我们可以写一个纯粹的C函数的话，我们也许能够加快速度。
cdef extern from "math.h":
float cosf(float theta)
float sinf(float theta)
float acosf(float theta)
cdef float _great_circle(float lon1,float lat1,float lon2,float lat2):
cdef float radius = 3956.0
cdef float pi = 3.14159265
cdef float x = pi/180.0
cdef float a,b,theta,c
a = (90.0-lat1)*(x)
b = (90.0-lat2)*(x)
theta = (lon2-lon1)*(x)
c = acosf((cosf(a)*cosf(b)) + (sinf(a)*sinf(b)*cosf(theta)))
return radius*c
def great_circle(float lon1,float lat1,float lon2,float lat2,int num):
cdef int i
cdef float x
for i from 0 i num:
x = _great_circle(lon1,lat1,lon2,lat2)
return x
请注意，我们仍然有一个Python函数（ def ），它接受一个额外的参数 num。这个函数里的循环使用for i from 0
为了证明我们所做的已经足够优化，可以用纯C写一个小应用，然后测定时间：
#include
#include
#define NUM 500000
float great_circle(float lon1, float lat1, float lon2, float lat2){
float radius = 3956.0;
float pi = 3.14159265;
float x = pi/180.0;
float a,b,theta,c;
a = (90.0-lat1)*(x);
b = (90.0-lat2)*(x);
theta = (lon2-lon1)*(x);
c = acos((cos(a)*cos(b)) + (sin(a)*sin(b)*cos(theta)));
return radius*c;
}
int main() {
int i;
float x;
for (i=0; i NUM; i++)
x = great_circle(-72.345, 34.323, -61.823, 54.826);
printf("%f", x);
}
用gcc -lm -octest ctest.c编译它，测试用time./ctest …大约0.2秒 。这使我有信心，我Cython扩展相对于我的C代码也极有效率（这并不是说我的C编程能力很弱）。
能够用 cython 优化多少性能通常取决于有多少循环，数字运算和Python函数调用，这些都会让程序变慢。已经有一些人报告说在某些案例上 100 至 1000 倍的速度提升。至于其他的任务，可能不会那么有用。在疯狂地用 Cython重写 Python 代码之前，记住这一点：
“我们应该忘记小的效率，过早的优化是一切罪恶的根源，有 97% 的案例如此。“——DonaldKnuth
换句话说，先用 Python 编写程序，然后看它是否能够满足需要。大多数情况下，它的性能已经足够好了……但有时候真的觉得慢了，那就使用分析器找到瓶颈函数，然后用cython重写，很快就能够得到更高的性能。
外部链接
WorldMill（http://trac.gispython.org/projects/PCL/wiki/WorldMill）——由Sean Gillies 用 Cython 编写的一个快速的，提供简洁的 python 接口的模块，封装了用以处理矢量地理空间数据的 libgdal 库。
编写更快的 Pyrex 代码（http://www.sagemath.org:9001/WritingFastPyrexCode）——Pyrex，是 Cython 的前身，它们有类似的目标和语法。
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