10、提升 Python 性能：Cython 与编译器探索

提升 Python 性能：Cython 与编译器探索

1. Cython 性能优化

在 Python 编程中，我们常常追求代码的高效执行。Cython 便是这样一个强大的工具，它将 Python 的便捷性与 C 语言的速度完美结合。

我们来看一段示例代码：

for x1, y1 in a:
    for x2, y2 in b:
        chebyshev(x1, x2, y1, y2)

使用 Jupyter notebook 中的 %lprun 魔法命令对代码进行性能分析：

%lprun -f c_benchmark c_benchmark()

分析结果如下：
| Line # | Hits | Time | Per Hit | % Time | Line Contents |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
| 11 | 1 | 226 | 226.0 | 0.0 | def c_benchmark(): |
| 12 | 1 | 67 | 67.0 | 0.0 | a = np.random.rand… |
| 13 | 1 | 1715 | 1.7 | 0.1 | for x1, y1 in a: |
| 14 | | | | | |
| 15 | 1001 | 1299792 | 1.3 |