建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
在我們以前的文章中，曾經(jīng)講過計算斐波那契數(shù)列的幾種方法，其中基于遞歸的方法是速度最慢的，例如計算第40項的值，需要36秒。如下圖所示：
要提高運算速度，根本辦法當然是改進算法。不過算法的提高是一個長期積累加上靈機一動的過程。我們今天要講的，是一個不費腦筋，立竿見影的方法——把 Python 代碼編譯成 C 語言代碼。通過 C 語言的運行效率來加速計算過程。
這個過程看起來很復雜，但實際上你并不需要編寫一行 C 語言代碼。你需要做的只是使用一個叫做 Cython 的庫把 Python 代碼編譯為 C 語言代碼即可。
首先我們來安裝 Cython，就像安裝普通的第三方庫一樣：
- python3 -m pip install cython
安裝完成以后，我們單獨寫計算斐波那契數(shù)列的函數(shù):
- def fib(n):
- if n in [1, 2]:
- return 1
- return fib(n - 1) + fib(n - 2)
非常簡單的遞歸寫法。然后關鍵來了，我們要把這個文件保存為fast_fib.pyx。注意后綴是.pyx。如下圖所示：
然后我們創(chuàng)建一個setup.py文件，文件內(nèi)容如下：
- from setuptools import setup
- from Cython.Build import cythonize
- setup(ext_modules=cythonize('fast_fib.pyx'))
如下圖所示：
這個文件的作用，就是調(diào)用 Cython 的cythonize函數(shù)把 Python 代碼轉(zhuǎn)換為 C 代碼。
接下來，開始編譯代碼，執(zhí)行如下命令：
- python3 setup.py build_ext --inplace
我的 Python 是 Python3.7，所以運行完成以后，會生成一個fast_fib.cpython-37m-darwin.so，如果你的 Python 是3.8，這個文件名可能是fast_fib.cpython-38m-darwin.so。這個文件你可以改名字，例如改成fast_fib.so。
還有一個文件叫做fast_fib.c。不過你不用打開這個文件，因為它有3200多行。并且你甚至可以直接把它刪掉。真正有用的只有這個fast_fib.cpython-38m-darwin.so文件。
你需要做的，僅僅是直接調(diào)用你的函數(shù)。我們另外創(chuàng)建一個文件test_fast_fib.py，內(nèi)容如下：
- import time
- from fast_fib import fib
- start = time.time()
- result = fib(40)
- end = time.time()
- print(f'斐波拉契數(shù)列第40項為：{result}，耗時：{end - start}秒')
運行效果如下圖所示：
計算斐波那契數(shù)列第40項只需要5秒鐘，速度妥妥變成 Python 版本的7倍。
使用 Cython，不僅可以提高程序的運行速度，還可以把你的核心代碼轉(zhuǎn)換為.so文件，防止別人反編譯看到你的代碼。
關于 Cython 的更多介紹，請閱讀它的官方文檔[1]
有同學可能會問，當前文件夾下面既然有fast_fib.pyx文件，為什么當我們執(zhí)行from fast_fib import fib的時候，不會從這個文件里面導入 Python 版本的代碼?
這是因為，import只會從后綴為.py/.pyc/.pyo/.so的文件中導入模塊，不會進入.pyx文件中尋找。
標題名稱：立竿見影地把你的Python代碼提速7倍
文章來源：http://m.5511xx.com/article/djichcc.html
