快速教程：使用Cython来扩展Python/NumPy库
快速教程：使用Cython来扩展Python/NumPy库
前言
整个快速教程直接上例子，具体对Cython的使用可以看参考文章。以下工作均在Windows 10 + Python 2.7 + NumPy 1.11.0 + Cython 0.24 版本上进行。
正文
准备工作
假设现在我们用C实现了一个可以用在数组上的cos函数，函数原型如下：
// 对in_array中的前size个数求cos值，并存放在out_array对应位置上
void cos_doubles(double * in_array, double * out_array, int size);
那么总共需要4个文件：
cos_doubles.c，C源文件。
cos_doubles.h，C头文件。
_cos_doubles.pyx，Python的C扩展文件。（注意：之所以前面加个"_"下划线，是因为使用Cython编译打包后会对pyx文件生成同名的c文件，为了避免覆盖掉原来的cos_doubles.c文件，此处加个下划线）
setup.py，负责管理编译、打包工作的“配置”脚本。
下面给出4个文件的源代码：
cos_doubles.c
#include "cos_doubles.h"
#include <math.h>
/* Compute the cosine of each element in in_array, storing the result in
* out_array. */
void cos_doubles(double * in_array, double * out_array, int size){
int i;
for(i=0;i<size;i++){
out_array[i] = cos(in_array[i]);
}
}
cos_doubles.h
#ifndef _COS_DOUBLES_H
#define _COS_DOUBLES_H
void cos_doubles(double * in_array, double * out_array, int size);
#endifcos_doubles.pyx
""" Example of wrapping a C function that takes C double arrays as input using
the Numpy declarations from Cython """
# import both numpy and the Cython declarations for numpy
import numpy as np
cimport numpy as np
# if you want to use the Numpy-C-API from Cython
# (not strictly necessary for this example)
np.import_array()
# cdefine the signature of our c function
cdef extern from "cos_doubles.h":
void cos_doubles (double * in_array, double * out_array, int size)
# create the wrapper code, with numpy type annotations
def cos_doubles_func(np.ndarray[double, ndim=1, mode="c"] in_array not None,
np.ndarray[double, ndim=1, mode="c"] out_array not None):
cos_doubles(<double*> np.PyArray_DATA(in_array),
<double*> np.PyArray_DATA(out_array),
in_array.shape[0])setup.py
from distutils.core import setup, Extensionimport numpyfrom Cython.Distutils import build_ext
setup(
cmdclass={'build_ext': build_ext},
ext_modules=[Extension("cos_doubles",
sources=["_cos_doubles.pyx", "cos_doubles.c"],
include_dirs=[numpy.get_include()])],
)编译打包
在命令行窗口中进入到上述文件所在同级目录，输入:
>> python setup.py build_ext -i
参数-i表示inplace，即在同级目录下生成Python可调用模块pyd文件。
build过程如下：
build过程
然后可以看见在同级目录下多了两个文件：
_cos_doubles.c，使用Python C-API自动包装生成的C文件。
cos_doubles.pyx，Python可直接调用的module文件，也就是最终我们所需要的东西。
接下来测试一下：
# file: test.py
import cos_doubles
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
a = np.linspace(-5, 5, 100)
b = np.empty_like(a)
cos_doubles.cos_doubles_func(a, b)
plt.plot(b)
plt.show
()运行效果如下图所示：
运行效果
参考资料
[1] SciPy lecture notes: 2.8. Interfacing with C
[2] Working with NumPy
[3] Python中使用C代码：以NumPy为例
[4] Cython学习