13、提升Python代码性能：Cython与Numba实战

提升Python代码性能：Cython与Numba实战

在Python编程中，性能优化是一个永恒的话题。尤其是在处理大规模数据和复杂计算时，如何让代码运行得更快成为了关键。本文将介绍两种提升Python代码性能的方法：Cython和Numba，并通过具体的例子展示它们的使用方法和效果。

Cython优化Python代码

Cython是一个将Python代码转换为C代码的工具，通过这种方式可以显著提升代码的执行速度。下面我们通过一个具体的例子来看看Cython是如何工作的。

示例代码

我们以一个计算大圆距离的函数为例，原始的Python代码如下：

from math import PI, acos, cos, sin

def great_circle(lon1, lat1, lon2, lat2):
    radius = 3956  # miles
    x = PI / 180.0
    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

# 测试代码
from great_circle_py import great_circle
lon1, lat1, lon2, lat2 = -72.345, 34.323, -61.823, 54.826
num = 5000000
fo