Python + C/C++：用最少的代码加速你的应用

当你遇到性能瓶颈时，不必重写整个应用，只需将关键部分用 C/C++ 实现，并利用简单的绑定方法将其集成到 Python 中，就能显著提升整体速度。以下几种方法能够用最少的代码改动实现这一目标：

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1. 使用 Cython

Cython 允许你在现有的 Python 代码中嵌入 C 语言类型和函数，从而获得 C 级别的性能。只需在代码中添加类型声明，并将部分性能关键路径转写为 Cython 代码，就可以大幅加速。

示例：

假设你有个慢速的循环求和函数，可以将其转换为 Cython 版本：

# sum_cython.pyx

def sum_array(double[:] arr):
    cdef Py_ssize_t i, n = arr.shape[0]
    cdef double total = 0
    for i in range(n):
        total += arr[i]
    return total

编写一个简单的 setup.py 文件后编译即可：

from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
    ext_modules = cythonize("sum_cython.pyx")
)

编译后在 Python 中调用效果显著提升。

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2. 使用 ctypes

ctypes 是 Python 内置库，可以轻松调用编译好的