如何通过 Cython 把 Python 程序跑出 C 的速度？53 个硬核技巧实测，性能提升 10～300 倍

如何通过 Cython 把 Python 程序跑出 C 的速度？53 个硬核技巧实测，性能提升 10～300 倍

写给每一位被 Python “太慢”劝退却又深深爱着它的开发者

今天这篇 3000 多字的干货，我会手把手带你从 0到1掌握 Cython，把 Python 的性能从“能跑”提升到“飞起”。不管你是初学者还是老鸟，只要你曾经为 for 循环跑 10 秒而抓狂，这篇文章就值回票价。

一、为什么 Python 慢？慢在哪儿？

先搞清楚

Python 慢的核心原因只有一句话：
它是动态类型+解释执行的语言，每一行代码运行时都要做类型检查、查找、内存分配。

举个最经典的例子：

# 纯 Python：计算 1 亿次累加
def sum_pure_python(n=100_000_000):
    total = 0
    for i in range(n):
        total += i
    return total

我在 MacBook Pro M2 上实测：约 8.5 秒。

同样的逻辑，用 C 写只要 0.4 秒，差了 20 倍！
Cython 的使命就是：让你用接近 Python 的语法，得到接近 C 的速度。

二、Cython 到底是什么？

Cython 不是一个库，而是一个编译器 + 语言（.pyx）。
它把你的 Python 代码（或者类 Python 代码）翻译成 C/C++，然后编译成 .so/.pyd，直接被 Python 导入。

官方一句话：Cython is Python with C data types.

三、30 秒上手你的第一个 Cython 加速

1. 安装

pip install cython
# 推荐同时装开发工具
pip install cython setuptools wheel

2. 创建 hello.pyx

# hello.pyx
def say_hello(str name):
    print(f"Hello {name} from Cython!")

3. 创建 setup.py

from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

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

4. 编译并使用

python setup.py build_ext --inplace