9、利用Cython提升C语言性能

利用Cython提升C语言性能

1. 数组选择

在与现有C库交互或需要精细控制内存时，可以使用C数组和指针，它们性能出色。不过，这种精细控制容易出错，因为它无法防止访问错误的内存位置。为了更常见的使用场景和提高安全性，可以使用NumPy数组或类型化内存视图。

2. NumPy数组

在Cython中，NumPy数组可以作为普通Python对象使用，利用其已经优化的广播操作。此外，Cython提供了一个numpy模块，对直接迭代有更好的支持。

当正常访问NumPy数组的元素时，解释器层面会进行一些其他操作，导致较大的开销。Cython可以直接作用于NumPy数组使用的底层内存区域，绕过这些操作和检查，从而显著提高性能。

可以将NumPy数组声明为ndarray数据类型。要在代码中使用该数据类型，首先需要cimport numpy Cython模块（它与Python的NumPy模块不同）。将该模块绑定到c_np变量，使与Python numpy模块的区别更明显：

cimport numpy as c_np
import numpy as np

可以通过在方括号中指定类型和维度数来声明NumPy数组（这称为缓冲区语法）。声明一个双精度类型的二维数组，代码如下：

cdef c_np.ndarray[double, ndim=2] arr

对该数组的访问将直接在底层内存区域上进行操作，避免进入解释器，从而极大地提