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很多人僅在性能方面將Python與C進行了比較，沒有在快速開發方面比較，就開始抱怨Python太慢了。Python的優點在於，其開發時間非常短，你不必處理指針、內存管理等問題。
多數情況下，開發時間比性能更重要。Python有一個很棒的社區，其中有很多很好的庫，很多需求在那都能得到滿足。
話雖如此，如果想讓Python代碼更快該怎麼做呢？來試試Cython吧！
Cython: Python的C擴展
如果你同時喜歡Python的簡單語法以及C的高性能，那麼Cython就是你想要的。你可以使用Cython為Python編寫C擴展，其代碼將轉換為優化的C / C 代碼。它可以提供高性能，且能在Python項目中使用。
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安裝Cython
這需要C編譯器，你可以根據自己的操作系統安裝一個C編譯器，然後需要使用如下命令安裝Cython：
pipinstall Cython
從靜態類型聲明中獲益
可以將靜態類型聲明添加到變量和函數，它將提供更好的性能。你可以將所有C類型如int，float，double等用於聲明。
在Cython中聲明變量
cdef int i =10
這句命令的基本意思是聲明一個變量i，它是一個整數。
在Cython中聲明函數
cdef intsquare(int x):
return x ** 2
該命令基本上意味着square函數採用整數x作為參數並返回整數值x ** 2，即x的平方。導入模塊時，cdef聲明的函數對Python代碼不可見。為了使其可見需要改用cpdef。
在Python中計算階乘
編寫一個Python函數來計算給定整數的階乘：
effactorial(n):
if n >=1:
return n *factorial(n -1)
return1
使用Cython讓Python更快
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首先，要創建一個pyx文件。
cpdef longfastfactorial：此函數將返回一個long值，因此我們通過在函數名fastfactorial之前放置long來聲明它的類型為long。
long n：我們預期n為long值。
cpdef long fastfactorial(long n):
if n >=1:
return n * fastfactorial(n-1)
return1
接着，我們需要創建一個setup.py文件來將Cython轉換為C。
from distutils.core import setup
fromCython.Buildimport cythonize
setup(ext_modules =cythonize('fastfac.pyx'))
編譯代碼
為執行編譯，需要運行以下命令：
python3setup.py build_ext –inplace
--inplace：此選項會在你的工作目錄中創建一個共享對象文件。
對比
讓我們比較一下二者：
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
結果驚人，Cython快將近88倍！
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只需稍加潤色，就可使Python代碼的運行速度大幅提高。本文還僅僅只是一個示例，你可以對其進行進一步優化，效果可能會更好！