Cython是一种用于将Python代码转换为C或C++代码的编译器。它是Python和C/C++之间的一种桥梁，可以提供更高的执行效率和更好的性能。Cython既是一种编程语言，也是一种编译器，它可以将Python代码转换为C或C++代码，并在编译时将其转换为机器码，以提高代码的执行速度。
如果你的代码是纯Python。如果你有一个很大的for循环，你只能使用它，而不能放入矩阵中，因为数据必须按顺序处理，那该怎么办？有没有办法加快Python本身的速度？
不论什么语言，我们都需要注意性能优化问题，提高执行效率。选择了脚本语言就要忍受其速度，这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之 处，那就是执行效率和性能不够亮。尽管Python从未如C和Java一般快速，但是不少Python项目都处于开发语言领先位置。 Python 很简单易用，但大多数人使用Python都知道在处理密集型cpu工作时，它的数量级依然低于C、Java和JavaScript。但不少第三方不愿赘述 Python的优点，而是决定自内而外提高其性能。如果你想让Python在同一硬件
Python 最常用格式就是 .py (另一较常用格式为 .pyw)，由 python.exe 解释，可在控制台下运行。
Python 最常用格式就是 .py (另一较常用格式为 .pyw)，由 python.exe 解释，可在控制台下运行。当然，也可用文本编辑器或其它专用 Python IDE (集成开发环境) 工具进行修改。常见情形是，用 Python 快速生成程序原型 (有时甚至是程序最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写；譬如：3D 游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可用 C/C++ 重写，而后封装为 Python 可调用的扩展类库。需要注意的是，在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些扩展类库可能不提供跨平台实现。此外，还可采用 Cython 为 Python 编写 C 扩展。Cython 是编写、包裹外部 C/C++ 库的胶水代码，将 CPython 嵌入现有应用程序、加速 Python 代码执行的理想 C 模块语言。
笔者最近参与了一个项目，其目的是提升一个python程序的运行速度。其中一个手段就是利用cython来优化原来的python代码。笔者之前没有接触过cython，所以这次属于在实践中学习新知识。
其实前面讲算法的文章，也有提到过。比如适用于双向队列的 deque，以及在合适的条件下运用 bisect 和 heapq 来提升算法的性能。
在去年我们发布了用 Python 实现的基于神经网络的相互引用解析包（Neural coreference resolution package）之后，在社区中获得了惊人数量的反馈，许多人开始将该解析包用到各种各样的应用中，有一些应用场景甚至已经超出了我们原本设计的对话框用例（Dialog use-case）。
花下猫语：最近，读者微信群里又频繁聊到了 Python 的性能问题，这真是老生常谈了。我想起自己曾收藏过几篇关于如何提升性能的文章，似乎挺有帮助的，便去联系了下作者，现在已经取得转载授权啦。今天分享其中一篇，后续还会有其它相关分享，希望对读者们也有所帮助。
首先和大家明确一下这个Cython单词的读法，这个单词Cython以前我也不知道怎么读，老后面要用到这个包的时候，老是不清楚读法，才去搜了下，这个单词是读"赛森"，就是前面的cy是读"赛"，后面的读法和python后一个读音thon一样。
作为Python老司机来说，这样的库不要太多了，从地图绘制到算法优化、从调试工具到代码分析，python的生态里有大量的库资源可以给Pythoner使用
我们要造的轮子是一个最简单的栈的实现，用 C/C++来编写能够减小不必要的开销，带来显著的加速。
人工智能最火的语言，自然是被誉为迄今为止最容易使用的代码之一的Python。Python代码素来以直观、高可读性著称。
大家好呀！今天我要给大家分享一下可以让Python变得更快的工具清单。可能有些小伙伴一直在为Python的执行速度苦恼，今天就给大家分享一些实用的工具，可能能够帮到你哦！
setup这一年也是遇到了很多次，随着python编程学习的不断深度对于python的了解也不断在增加，这里做一次简单的小节。
使用cython编译pyx文件输出c和h文件（带cdef public等定义才会输出头文件）,pyx添加
答案在很大程度上取决于您正在运行的应用程序的类型。没有一个基准测试是完美的，但是计算机语言基准测试游戏是一个很好的起点。
本文介绍了如何利用Python的Cython和SWIG库进行C/C++与Python的交互，以及编译Python扩展和创建Python模块。
眼下 Python 异常火爆，不论是 DevOps、数据科学、Web 开发还是安全领域，都在用 Python——但是它在速度上却没有任何优势。
可以使用python的time模块来实现类似于c中的sleep函数作用代码如下：import time def sleep(mytime=‘’): time.sleep(mytime) print call sleepsleep(5)#sleep 5s print ‘sleep end’…
1、通常写Python脚本都是以.py为扩展名，.pyc二进制文件可以反编译成.py文件。
相关 Jupyter Notebook 地址：https://github.com/huggingface/100-times-faster-nlp
有时候用Python开发一些功能但不希望用户得到源代码，就希望对Python代码加一些保密措施。目前可行的方案可能是将核心代码用cython编译成os文件。分析如下：
在使用PyTorch进行深度学习任务时，有时可能会遇到一些报错信息，其中一个比较常见的报错是 "Unable to get repr for"。这个报错提示通常与自定义的类或函数返回的对象有关。本文将详细介绍这个报错的原因，并提供解决方案。
前言 主要有以下原因: 1. Python是解释语言，程序写起来非常方便 写程序方便对做机器学习的人很重要。 因为经常需要对模型进行各种各样的修改，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情，Python里通常可以用很少的时间实现。 举例来说，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配操作数（矩阵）的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。 当然现在
前些时候，一个朋友突然问我：python做计算实在是太慢了，有什么办法可以加速python的运算吗？我说：简单啊，你直接调用外部c函数就行了，我印象中cython可以直接实现的。闻言，我那个朋友喜出望外，遂言：太好了，那你给我写个demo呗。。。
pxd 文件可以看成是Cython（即pyx文件）的头文件，关于pxd和pyx文件可以简单如下来理解：
Cython 是基于 Python 的相对年轻的编程语言。 它允许编码人员将 C 的速度与 Python 的功能混合在一起。 与 Python 的区别在于我们可以选择声明静态类型。 许多编程语言（例如 C）具有静态类型，这意味着我们必须告诉 C 变量的类型，函数参数和返回值类型。 另一个区别是 C 是一种编译语言，而 Python 是一种解释语言。 根据经验，可以说 C 比 Python 更快，但灵活性更低。 通过 Cython 代码，我们可以生成 C 或 C++ 代码。 之后，我们可以将生成的代码编译为 Python 扩展模块。
Python 其实是一种相当快的语言，但它并不像编译型语言那么快。 这是因为官方实现的 CPython 解释执行的，更准确地说，是 Python 代码被编译为字节码，然后进行解释。这对学习是很有好处的，因为可以在 Python REPL 中运行代码并立即查看结果，而不必编译和执行。 但是由于 Python 程序并没有那么快，开发人员多年来创建了几个 Python 的编译器，包括 IronPython 和 Jython。
27 种语言 过程型编程语言: C, Rust, Cython 面向对象数据建模语言: Java, C#, Eiffel C 的面向对象衍生语言: C++, D 面向数组的数据处理: MATLAB/Octave, Julia 统计数数据分析: R 计算型管道建模: Haskell, Scala, Clojure, F# 事件驱动编程: JavaScript, Go, Erlang, Elixir 渐变类型: TypeScript 动态元编程: Hy, Ruby 实用问题解决: Lua, PHP, Perl
Python是社区里最受喜爱的编程语言！它是目前为止最易使用的语言，因为它的代码短小精悍，符合人们的思维方式，也符合人们的阅读习惯。
编译：开源中国 www.oschina.net/translate/languages-to-improve-your-python 原文：http://www.curiousefficiency.org/posts/2015/10/languages-to-improve-your-python.html 27 种语言 过程型编程语言: C, Rust, Cython 面向对象数据建模语言: Java, C#, Eiffel C 的面向对象衍生语言: C++, D 面向数组的数据处理: MATLAB
Python猫注：Python 语言诞生 30 年了，如今的发展势头可谓如火如荼，这很大程度上得益于其易学易用的优秀设计，而不可否认的是，Python 从其它语言中偷师了不少。本文作者是一名资深的核心开发者，他广博的视野和精准的认识，让我对 Python 的设计了解得更为全面，同时，他“利用自豪感而非恐惧感”的说法，传达出来的是“专注于自我的进步，不嫉妒他人的成功”的原则，对我也很有帮助。原文写于 2015 年，躺在我的收藏夹里很久很久了，如今顺利翻译掉，这是一件能提升自豪感的有意义的事。最后祝大家开卷有益，读有所获。
作为这个世界上最流行的编程语言之一的合作设计者，我经常遇到一种令人非常沮丧的行为( Python 社区和其它领域中都存在)就是社区中有影响力的人尝试去在其它开源社区中灌输对于”缺失“的恐惧感，并以此驱动别人对本社区做出贡献（我自己偶尔也会做出这样不当的行为，当别人掉进这个陷阱时我也更容易觉察出来）。 虽然借鉴其他编程语言社区的经验是一件好事，但用基于恐惧的方法来推动行动有很大问题，社区成员为了吸引代码贡献者的注意，容易把其他社区的成员视为竞争对手，而不是作为潜在的盟友共同迎接挑战，推动软件开发技术的进步。还会导致社区排斥那些喜欢其他编程语言的人，把他们当做敌人。
Python（KK英语发音：/paθn/）,是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由GuidovanRossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，速度要求非常高，就可以用C++重写。 Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。因此，很多人还把Python作为一种“胶水语言”（gluelanguage）使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如GoogleEngine使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。《Python技术手册》的作者马特利（AlexMartelli）说：“这很难讲，不过，2004年，Python已在Google内部使用，Google召募许多Python高手，但在这之前就已决定使用Python，他们的目的是Pythonwherewecan,C++wherewemust，在操控硬件的场合使用C++，在快速开发时候使用Python。”
NetworKit - NetworKit is a growing open-source toolkit for large-scale network analysis.
Python是机器学习领域不断增长的通用语言。拥有一些非常棒的工具包，比如scikit-learn，tensorflow和pytorch。气候模式通常是使用Fortran实现的。那么我们应该将基于Python的机器学习迁移到Fortran模型中吗？数据科学领域可能会利用HTTP API(比如Flask)封装机器学习方法，但是HTTP在紧密耦合的系统(比如气候模式)中效率太低。因此，可以选择直接从Fortran中调用Python，直接通过RAM传递气候模式的状态，而不是通过高延迟的通信层，比如HTTP。
类似于Rust By Example的一本小书，是教你学WASM。目测内容还不够丰富，不过可以先关注。
Python越来越热门了，2019年3月TIOBE编程语言排行榜上，Python更是罕见的击败了“霸榜三巨头”之一的C++，挤进前三。
常见的 Python 文件后缀有：py、pyc 、pyo、 pyi、pyw、 pyd、 pyx 等。
选自Medium 作者：Maciej Kula 机器之心编译 参与：程耀彤、蒋思源 像 PyTorch 或 TensorFlow 这样通用的自动微分框架是非常有用和高效的，而且在大多数情况下，几乎不需要再写一些更专门化的东西。然而本文作者构建了一个自动微分库，以高效地计算小批量数据上的训练。此外，作者还详细描述了在构建自动微分库中的过程与思考，是理解自动微分理念的优秀博文。 我最近开始写自己的 autodiff 程序包。这篇博客文章记录了我一路以来学到的东西，并把它当成 Julia Evans 的「穷人版」
作为全球最流行的编程语言联合设计者之一，我经常看到的一种令人沮丧的行为（在Python社区和其它社区都有），就是那些有影响力的人试图把“缺失”的恐惧感灌输给其它开源社区，将其当作对社区贡献的源动力。（我偶尔会对自己的这种不当行为感到内疚，当别人落入同样的陷阱时我也就更容易察觉到）。 虽然借鉴其他编程语言社区的经验是一件好事，但以恐惧为基础的方法来激励行动存在严重的问题，因为它将助涨社区成员为争取贡献者的关注而将其它社区的成员视为敌人，而不是当做潜在的盟友去迎接更大的挑战，共同推动顶尖软件技术的进步。这也相当
导读： 数据科学家 David Robinson 称，Python 是访问量增长最快的主流编程语言。在 Stackoverflow 上，主流编程语言如 Java、Javascript、C#、php 和
除其他事项外，傅立叶分析通常用于数字信号处理。 这要归功于它在将输入信号（时域）分离为以离散频率（频域）起作用的分量方面如此强大。 开发了另一种快速算法来计算离散傅里叶变换（DFT），这就是众所周知的快速傅里叶变换（FFT），它为分析及其应用提供了更多可能性。 NumPy 针对数字计算，也支持 FFT。 让我们尝试使用 NumPy 在应用上进行一些傅立叶分析！ 注意，本章假定不熟悉信号处理或傅立叶方法。
对于一个类似的程序，Python 要比其它语言慢 2 到 10 倍不等，这其中的原因是什么？又有没有改善的方法呢？
在应用开发中，Python 通常与其他语言进行交互，以达到更好的功能和性能。下面是一些常见的 Python 与其他语言的交互方式：
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