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很多人仅在性能方面将Python与C进行了比较，没有在快速开发方面比较，就开始抱怨Python太慢了。Python的优点在于，其开发时间非常短，你不必处理指针、内存管理等问题。
多数情况下，开发时间比性能更重要。Python有一个很棒的社区，其中有很多很好的库，很多需求在那都能得到满足。
话虽如此，如果想让Python代码更快该怎么做呢？来试试Cython吧！
Cython: Python的C扩展
如果你同时喜欢Python的简单语法以及C的高性能，那么Cython就是你想要的。你可以使用Cython为Python编写C扩展，其代码将转换为优化的C / C 代码。它可以提供高性能，且能在Python项目中使用。
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安装Cython
这需要C编译器，你可以根据自己的操作系统安装一个C编译器，然后需要使用如下命令安装Cython：
pipinstall Cython
从静态类型声明中获益
可以将静态类型声明添加到变量和函数，它将提供更好的性能。你可以将所有C类型如int，float，double等用于声明。
在Cython中声明变量
cdef int i =10
这句命令的基本意思是声明一个变量i，它是一个整数。
在Cython中声明函数
cdef intsquare(int x):
return x ** 2
该命令基本上意味着square函数采用整数x作为参数并返回整数值x ** 2，即x的平方。导入模块时，cdef声明的函数对Python代码不可见。为了使其可见需要改用cpdef。
在Python中计算阶乘
编写一个Python函数来计算给定整数的阶乘：
effactorial(n):
if n >=1:
return n *factorial(n -1)
return1
使用Cython让Python更快
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首先，要创建一个pyx文件。
cpdef longfastfactorial：此函数将返回一个long值，因此我们通过在函数名fastfactorial之前放置long来声明它的类型为long。
long n：我们预期n为long值。
cpdef long fastfactorial(long n):
if n >=1:
return n * fastfactorial(n-1)
return1
接着，我们需要创建一个setup.py文件来将Cython转换为C。
from distutils.core import setup
fromCython.Buildimport cythonize
setup(ext_modules =cythonize('fastfac.pyx'))
编译代码
为执行编译，需要运行以下命令：
python3setup.py build_ext –inplace
--inplace：此选项会在你的工作目录中创建一个共享对象文件。
对比
让我们比较一下二者：
from fastfac import fastfactorial
from fac import factorial
from timeit import timeit
print(timeit('fastfactorial(20)', globals=globals(), number=10000)) #output: 0.002164322999306023
print(timeit('factorial(20)', globals=globals(), number=10000)) #output: 0.18900858898996376
结果惊人，Cython快将近88倍！
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只需稍加润色，就可使Python代码的运行速度大幅提高。本文还仅仅只是一个示例，你可以对其进行进一步优化，效果可能会更好！