27、Python 编程基础与性能优化

Python 编程基础与性能优化

1. 数组视图与性能优化选项

1.1 数组视图的连续性

在创建数组视图时，结果不一定是连续的。例如：

In [235]: arr_c[:50].flags.contiguous
Out[235]: True

In [236]: arr_c[:, :50].flags
Out[236]: 
C_CONTIGUOUS : False
F_CONTIGUOUS : False
OWNDATA : False
WRITEABLE : True
ALIGNED : True
UPDATEIFCOPY : False

1.2 性能优化选项

为了实现高性能的代码，有多种选择：
- Cython ：Cython 项目（http://cython.org）是许多科学 Python 程序员实现快速代码的首选工具。它允许在 Python 代码中使用静态类型，并能嵌入 C 函数。例如，一个简单的 Cython 函数用于计算一维数组元素的和：

from numpy cimport ndarray, float64_t

def sum_elements(ndarray[float64_t] arr):
    cdef Py_ssize_t i, n = len(arr)
    cdef float64_t result = 0

    for i in range(n):
        result += a