将 Python 转换成 C 使用 Cython 的一个好的方式是从一个简单的 “hello world” 开始。...Cython 的 cythonize 模块将 hello.pyx 转换成一个 hello.c 文件和一个 .so 库。...脚本希望从一个终端运行，其中参数（在这个例子中是要测试是否为质数的整数）是一样的。...当 Python 解释器执行一个 Python 脚本时，有一个叫 __name__ 的特殊变量，这个变量被设置为 __main__，但是当它被作为模块导入的时候，__name__ 被设置为模块的名字。...如果你正在用 Python，但是你希望用 C 代码改进你的代码，或者进一步理解库是如何提供比脚本更好的扩展性的，或者你只是好奇 Python 和 C 是如何协作的，那么就开始使用 Cython 吧。
在本篇文章中，我想向大家分享我在开发 NeuralCoref v3.0 过程中学到的一些经验，尤其将涉及： 如何才能够使用 Python 设计出一个高效率的模块， 如何利用好 spaCy 的内置数据结构...以下给出了一些可能需要采用这种加速策略的场景： 你正在使用 Python 给自然语言处理任务开发一个应用级模块 你正在使用 Python 分析一个自然语言处理任务的大型数据集 你正在为诸如 PyTorch...这个函数现在将接收一个 C 数组作为输入，此外我们还使用 cdef 关键字取代了 def（注意：cdef 也可以用于定义 Cython C 对象）将函数定义为一个 Cython 函数。...cdef 关键字的另一个用途就是，在代码中表明某一个对象是 Cython C/C++ 对象。...使用 Jupyter notebook 单元编写模块的速度很可观，它可以与其它 Python 模块和函数自然地连接：在 20 毫秒内扫描大约 170 万个单词，这意味着我们每秒能够处理高达 8 千万个单词
通常，我们可以像这样在Python中声明一个变量： x = 0.5 使用Cython，我们为该变量添加一个类型： cdef float x = 0.5 这告诉Cython，变量是浮点数，就像我们在C中所做的一样...你也可以使用 pyximport 将一个 .pyx 文件直接加载到 Python 程序中： import pyximport; pyximport.install() import my_cython_module...另外看看我们的循环变量 i 是如何具有类型的。你需要为函数中的所有变量设置类型，以便C编译器知道使用哪种类型！...当某模块需要在某些标记上获得更快的处理速度时，可以使用C语言类型的64位哈希码代替字符串来实现。调用StringStore查找表将返回与该哈希码相关联的Python unicode字符串。...使用Jupyter notebook单元编写模块的速度很可观，它可以与其它 Python 模块和函数自然地连接：在 20 毫秒内扫描大约 170 万个单词，这意味着我们每秒能够处理高达 8 千万个单词。
我们将研究脚本中进行的检查，以使其更强大，以及在发生故障时如何提供更多信息。...在本章中，我们将研究 Cython 起作用的许多原因，并且您将学习如何将 Python 代码转换为 Cython。 但是，本章不是 Cython 的完整指南。...众所周知，Python 是一种解释性和动态语言，这意味着您无需在使用变量之前声明变量。 这意味着在函数调用开始时，Python 解释器无法确定n将保留的值的类型。...创建一个新模块以保存 Cython 代码（.pyx）。 将这些区域中的所有变量和循环索引转换为它们的 C 对应物。 使用以前的测试设置进行测试。 将扩展添加到安装文件中。...我们希望本书的最后一章为您提供了一个关于将这些模块与 NumPy 一起使用的好主意，并使您的脚本更加有效（本书中无法涵盖很多便捷的 NumPy 模块；仅在 GitHub 或 PyPI 上度过一个下午，您可能会发现其中的少数几个
NeuralCoref v3.0 ：https://github.com/huggingface/neuralcoref/ 我想在这篇文章中分享一些关于这个项目的经验，特别是： 如何用 Python 设计一个高速模块...有几种情况下你可能需要加速，例如： 你正在使用 Python 开发一个 NLP 的生产模块； 你正在使用 Python 计算分析大型 NLP 数据集； 你正在为深度学习框架，如 PyTorch / TensorFlow...那么，我们如何加速这些循环代码？ 在 Python 中使用一些 Cython 加速循环 ? 让我们用一个简单的例子来分析这个问题。...当某个模块需要对某些 token 执行快速处理时，仅使用 C 级别的 64 位哈希码而不是字符串。调用 StringStore 查找表将返回与哈希码相关联的 Python unicode 字符串。...现在我们尝试使用 spaCy 和部分 Cython 加速我们的 Python 代码。 首先，我们必须考虑数据结构。我们将需要一个 C 数组用于数据集，指针指向每个文档的 TokenC 数组。
NeuralCoref v3.0 ：https://github.com/huggingface/neuralcoref/ 我想在这篇文章中分享一些关于这个项目的经验，特别是： 如何用 Python 设计一个高速模块...有几种情况下你可能需要加速，例如： 你正在使用 Python 开发一个 NLP 的生产模块； 你正在使用 Python 计算分析大型 NLP 数据集； 你正在为深度学习框架，如 PyTorch / TensorFlow...那么，我们如何加速这些循环代码？ 在 Python 中使用一些 Cython 加速循环 让我们用一个简单的例子来分析这个问题。...当某个模块需要对某些 token 执行快速处理时，仅使用 C 级别的 64 位哈希码而不是字符串。调用 StringStore 查找表将返回与哈希码相关联的 Python unicode 字符串。...现在我们尝试使用 spaCy 和部分 Cython 加速我们的 Python 代码。 首先，我们必须考虑数据结构。我们将需要一个 C 数组用于数据集，指针指向每个文档的 TokenC 数组。
例如，从py文件中执行python代码，或从ipynb文件中执行jupyter notebook。 %run将执行jupyter notebook并显示输出，这与导入python模块不同。...记住，使用多个游标可能会产生问题，所以最好在使用这个功能之前保存好你的代码，以防你做了任何意想不到的更改。 5、从另一个外部python脚本中插入代码 可以用外部python脚本替换单元格的内容。...例如，要列出特定目录下的文件，可以使用-l选项以长格式显示文件，并将目录路径指定为参数: !ls -l /path/to/directory 你也可以将命令的输赋值给一个变量，并在代码中使用它。...此命令将执行单个语句并返执行时间。下面是如何使用%timeit的例子: %timeit sum(range(100)) 这将计算sum函数的执行时间，并返回执行该函数所需的平均时间。...如果你想开始用c编写函数，那么你将需要cython库。 !
给Python加速 寻找方向 上面的性能瓶颈中，拖累执行速度的原因主要有两个： 通过网络访问，不如直接调用内部模块快 Python是解释执行，快不起来 众所周知，Python是一门解释型脚本语言，一般来说...流程并不复杂，但要完整实现这个目标，有两个关键问题需要解决： 1.Python代码如何转换成C代码？...官方介绍Cython是一个Python语言规范的超集，它可以将Python+C混合编码的.pyx脚本转换为C代码，主要用于优化Python脚本性能或Python调用C函数库。...听上去有点复杂，也有点绕，不过没关系，get一个核心点即可：Cython能够把Python脚本转换成C代码 来看一个实验： # FileName: test.py def test_function()...这就带来一个非常大的问题：A.py或B.py代码中如果有引用m目录下的C.py模块，目录信息的丢失将导致二者在执行import m.C时报错，找不到对应的模块！
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。...操作步骤 本节通过以下步骤介绍如何将 Cython 与 NumPy 结合使用： 编写一个.pyx文件，其中包含一个函数，该函数可计算上升天数的比率和相关的置信度。 首先，此函数计算价格之间的差异。...构建后，通过导入使用上一步中的 Cython 模块。 我们将编写一个 Python 程序，使用matplotlib下载股价数据。...我们通过创建 Cython 模块，将 NumPy 代码放入.pyx文件中，并按照上一教程中的步骤进行构建。 最后，我们导入并使用了 Cython 模块。...我们将尝试使其简单： 除了将函数参数和一个局部变量声明为ndarray数组外，我们将编写的 Cython 代码类似于常规的 Python 代码。
尽量不要对内存置之不理 一个简单的 Python 程序在内存上可能不会引起很多问题，但在高内存消耗的项目中内存使用变得至关重要。从一开始开发大项目时，合理使用内存是明智的。...它还带有 futurize 和 pasteurize，定制化的 2 到 3 基础的脚本，可以帮助您轻松地将 Py2 或 Py3 代码逐模块转换为干净的支持 Python2 和 Python3 的Py3...另一个解决方案可以是将任务外包给： 操作系统（通过多进程） 一些调用您的 Python 代码的外部应用程序（例如 Spark 或 Hadoop） 您的Python代码所调用的代码（例如，您可以让 Python...使用 Cython： Cython 是一种 Python 语言的超集，允许用户调用 C 函数并具有静态类型声明，最后生成一份更简单的最终代码，可能会执行得快得多。...我可以给出的一个具体的例子是：Python 通常在访问全局变量和解析函数地址时很慢，所以将它们分配到当前作用域内的一个局部变量，然后访问它们，速度会更快。 5.
“Python猫” ，一个值得加星标的公众号 花下猫语：常见的源码保护手段有四种，即发行 pyc 文件、代码混淆、打包成二进制文件以及使用 Cython，这些方法各有优点，但缺点也不少。...，另一个则是公钥。...改造构建环节是容易的，但是如何定制 Python 解释器呢？我们需要深入了解解释器执行脚本和模块的方式，才能在特定的入口进行控制。...直接运行模块和导入、重载模块这两种方式在流程上是殊途同归的，所以接下来会一起来看。因此我们将分两种情况：运行脚本和加载模块来进一步探究各自的过程和解密方式。...decrypt_open 逻辑如下：- 判断是否获得了对称密钥，如果没获得，直接打开该文件并返回文件指针 - 如果获得了，则尝试使用对称算法进行解密 - 如果解密失败，可能就是一段非加密的脚本，直接打开该文件并返回文件指针
但使用CFFI时，我们不需要写任何C代码，CFFI会生成C类型的打包接口。下一行则定义了一个C函数hello_world接口，这可以在C语言中实现，但是这里我们使用Python和CFFI。...如果失败了，你可能需要将包含my_module模块的路径添加到Python的sys.path变量中。 如何传递Fortran数组给Python stack overflow page回答了此问题。...下面是一个示例，将代码定义在一个模块文件中，比如my_module.py： # my_module.py # Create the dictionary mapping ctypes to np dtypes...结论 上面描述了如何传递Fortran数据给Python函数，然后再获取计算输出。为了解决频繁更改接口的问题，我们将fortran数据放到了Python模块的字典中。...Cython中使用了类似的架构，但CFFI更为方便。
Python 内置了 ast 模块，该模块通过内置函数 compile() 和 parse() 将 Python 源代码解析为 AST，之后可以利用 ast 模块内的方法对 ast 节点进行相应的操作...使用 PyArmor 加密代码 PyArmor 是一个用于加密和保护 Python 脚本的工具。...它的保障机制主要包括： 加密编译后的代码块，保护模块中的字符串和常量 在脚本运行时候动态加密和解密每一个函数（代码块）的二进制代码 代码块执行完成之后清空堆栈局部变量 通过授权文件限制加密后脚本的有效期和设备环境...加密为 pye 文件 pyconcrete 是另一个 python 的文件加密库，安装它需要提供一个密钥，用于之后对源码文件进行加密，同时由于过程中涉及 .c 文件的编译，因此 Windows 下需要安装...两个文件的情况下运行 malicious_enter.py 文件，脚本是可以在本地正常运行的，因为解释器在导入 pye 文件时会自动调用环境变量中的 pyconcrete 进行解密。
而启动一个线程就是让这个线程执行一些逻辑，这些逻辑就对应… 官方介绍 cython 是一个 python 语言规范的超集，它可以将 python+c 混合编码的.pyx 脚本转换为 c 代码，主要用于优化...听上去有点复杂，也有点绕，不过没关系，get 一个核心点即可：cython 能够把 python 脚本转换成 c 代码来看一个实验：# filename:test.pydef test… 由于任何进程默认就会启动一个线程...threadlocal… （脚本工具，将 python2 转换为 python3 代码）3. __future__模块。...在 python2 中使用 python3 的函数功能可参照如下代码：from __future__ import print_fuction2.3 python 函数2. 3.1 python 如何传递参数...可以使用python语言自己实现线程池，或者可以使用第三方包… 官方介绍cython是一个python语言规范的超集，它可以将python+c混合编码的.pyx脚本转换为c代码，主要用于优化python
根据watchbog脚本传统操作方式，脚本会从pastebin下载另一个base64编码的有效payload，然后执行： ? 然而，下载的不是另一个挖矿模块，它是新的传播模块。...如关于Cython的文章所述： “Cython是一个优化的静态编译器，它将您的.py模块转换为高性能的C文件。生成的C文件可以毫不费力地编译到二进制库中。...编译完成后就无法将已编译的库反向转换为可读的Python源代码“。不过，编译后的二进制文件包含了一些对原始python模块的信息： ?...总结 WatchBog通过整合最近发布的漏洞并使用新攻击技术更新其植入方式。如果使用Cython等引擎本地部署Python恶意软件，它就会变得更难分析。...这与其他Python本机框架（如pyinstaller）形成对比，Cython无法恢复Python代码。
给 Python 加速 寻找方向 上面的性能瓶颈中，拖累执行速度的原因主要有两个： 通过网络访问，不如直接调用内部模块快 Python 是解释执行，快不起来 众所周知，Python 是一门解释型脚本语言...官方介绍 Cython 是一个 Python 语言规范的超集，它可以将 Python+C 混合编码的.pyx 脚本转换为 C 代码，主要用于优化 Python 脚本性能或 Python 调用 C 函数库...听上去有点复杂，也有点绕，不过没关系，get 一个核心点即可：Cython 能够把 Python 脚本转换成 C 代码 来看一个实验： # FileName: test.py def TestFunction...3.使用 Cython 工具编译生成动态库 补充做一个小小的准备工作：把Python源码文件的后缀从.py改成.pyx python源代码Test.pyx和main.c文件都准备就绪，接下来便是Cython...这就带来一个非常大的问题：A.py 或 B.py 代码中如果有引用 m 目录下的 C.py 模块，目录信息的丢失将导致二者在执行 import m.C 时报错，找不到对应的模块！
接下来的五个示例将引导您了解该模式，并展示如何使用它来获取和构建几乎任何依赖项。 两个模块都在网上有详尽的文档。...在本食谱中，我们将专注于后一种用例，并演示如何使用 CMake 帮助下的 Cython 将 C/C++和 Python 接口。...在本食谱中，我们使用cython_add_module来创建一个 Python 模块库。...本节将展示如何使用 CMake 为依赖于 Boost.Python 的 C++项目构建，以便将它们的功能作为 Python 模块暴露出来。...，这样我们就不必定义任何环境变量来使用 Python 模块。
给 Python 加速 寻找方向 上面的性能瓶颈中，拖累执行速度的原因主要有两个： 通过网络访问，不如直接调用内部模块快 Python 是解释执行，快不起来 众所周知，Python 是一门解释型脚本语言...流程并不复杂，但要完整实现这个目标，有一个关键问题需要解决： Python 代码如何转换成 C 代码？...官方介绍 Cython 是一个 Python 语言规范的超集，它可以将 Python+C 混合编码的.pyx 脚本转换为 C 代码，主要用于优化 Python 脚本性能或 Python 调用 C 函数库...听上去有点复杂，也有点绕，不过没关系，get 一个核心点即可：Cython 能够把 Python 脚本转换成 C 代码 来看一个实验： # FileName: test.py def TestFunction...3.使用 Cython 工具编译生成动态库 补充做一个小小的准备工作：把Python源码文件的后缀从.py改成.pyx python源代码Test.pyx和main.c文件都准备就绪，接下来便是Cython
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。...Nuitka(nuitka.net)可以将python代码转换为C++代码，然后编译为可执行文件，并通过直接调用python的api的方式实现从 解析语言到编译语言的转换，并且在转换到C++的过程中直接使用...不过Cython的缺点是，你并不能真正编写Python代码，这样一来，现有代码将 不会完全自动转移成功。...也就是说，Cython在提速方面有很大优势，它是一个用来快速生成Python扩展模块(extention module)的工具。...另外，Cython对回调函数的支持也很好。总之，如果你有写 python扩展模块的需求，那么Cython真的是一个很好的工具。
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