如果你同时有 C/C++和 Python 的编码能力，我相信你会喜欢这个的。 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。...建立目录 首先，建立我们的工作目录。 mkdir pystack cd pystack 32 位版本和 64 位版本会带来不同的问题。...注意点： 在 C 实现中，当栈为空时，返回了空指针。Python 实现中检查空指针，并抛出异常 StackEmpty. PyObject* 和 object 并不等同，需要做类型转换。...一开始不知道这个，懵逼好久，偶然间看到报错与 gc 有关，才想到引用计数的问题。 4....html 是 cython 提示，指出 pyx 代码中与 python 的交互程度。 pyd 就是最终的 Python 库了。 5.
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。...其实有很多可以提高运行速度的办法，比如： 利用多进程库来使用所有的CPU内核； 如果你正在使用NumPy，Pandas，或是Scikit-Learn库，那么可以使用Rapids来提高GPU的处理速度。...你唯一需要修改Python代码的地方就是在每一个变量前面加上它的类型，通常，我们在Python里会这样声明变量： x = 0.5 如果使用Cython，我们会给变量加上它的类型： cdef float...使用纯Python语言，变量的数据类型在赋值后被自动定义。Cython这种显式的变量声明方法使得Python代码转换成C代码成为可能，因为C语言要求变量的数据类型必须在声明变量时写出来。...然后，我们唯一修改的地方就是在我们已声明的每个变量和函数前加上它们的类型，run_cython.pyx代码如下： cpdef int test(int x): cdef int y = 1
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。 但是你会经常听到有人吐槽Python，尤其是有些C语言的大牛吐槽Python速度慢。...你唯一需要修改Python代码的地方就是在每一个变量前面加上它的类型，通常，我们在Python里会这样声明变量： x = 0.5 如果使用Cython，我们会给变量加上它的类型： cdef float...使用纯Python语言，变量的数据类型在赋值后被自动定义。Cython这种显式的变量声明方法使得Python代码转换成C代码成为可能，因为C语言要求变量的数据类型必须在声明变量时写出来。...然后，我们唯一修改的地方就是在我们已声明的每个变量和函数前加上它们的类型，run_cython.pyx代码如下： cpdef int test(int x): cdef int y = 1...看看下面的代码，它是比较Python代码和Cython代码速度的测试： import run_python import run_cython import time number = 10 start
所以我在这里有点作弊，因为我们会谈论 Python，但也谈论一些 Cython 的神奇作用。但是，你知道吗？Cython 是 Python 的超集，所以不要让它吓跑你！...我们的模块的主要工作是迭代这个列表，以便计算有多少矩形的面积大于特定的阈值。...cdef 关键字有另一种用途，即在代码中定义 Cython C / C ++ 对象。除非用这个关键字定义对象，否则它们将被视为 Python 对象（因此访问速度很慢）。...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。...函数之前在 main_nlp_fast 中声明并填充 C 结构。
我的标题其实有点作弊，因为我实际上要谈论的是 Python，同时也要介绍一些 Cython 的特性。不过你知道吗？Cython 属于 Python 的超集，所以不要让它吓跑了！...C 数组指针，不过你还有其它选择，特别是 C++ 中诸如向量、二元组、队列这样的结构体。...SpaCy 的内部数据结构 与 spaCy 文档有关的主要数据结构是 Doc 对象，该对象拥有经过处理的字符串的标记序列（“words”）以及 C 语言类型对象中的所有标注，称为 doc.c，它是一个...首先需要考虑好数据结构，我们需要一个 C 类型的数组来存储数据，需要指针来指向每个文档的 TokenC 数组。我们还需要将测试字符（「run」和「NN」）转成 64 位哈希码。...函数之前在 main_nlp_fast 中声明和填充 C 结构。
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...对于纯Python，变量的类型是动态确定的。Cython中类型的显式声明使其转为C代码成为可能，因为显式类型声明需要+。 有很多办法来测试、编译和发布 Cython 代码。...我们使用Cython就可以解决这个，但不能再使用Python中的字典和列表，因为Python中的变量都自动带了锁（GIL）。...首先需要考虑好数据结构，我们需要一个C类型的数组来存储数据，需要指针来指向每个文档的 TokenC 数组。我们还需要将测试字符（「run」和「NN」）转成 64 位哈希码。...如果你已经了解C语言，Cython还允许访问C代码，而Cython的创建者还没有为这些代码添加现成的声明。例如，使用以下代码，可以为C函数生成Python包装器并将其添加到模块dict中。
C语言是编程语言的祖母吗，但是随着一代一代的编程语言长大，所以祖母也是会拍在沙滩上的，很多小小伙伴应该都会学过或者了解C语言，因为软件系的会教嘛，但是Python我想很多人都没学过，具体连他是啥都不知道吧...等等，实际上都是PyObject。...比如说，我们有一个功能强大的C函数 除了功能强大的函数great_function外，这个文件中还有以下部分： 包裹函数greatfunction。...而cdef类似于Python的def，只有使用cdef才可以使用Cython的关键字public。 这个函数中其他的部分与正常的Python代码是一样的。...现在可以立即在Python下使用这个module了： 换句话说，SWIG自动完成了诸如Python类型转换、module初始化、导出代码表生成的诸多工作。 对于C++，SWIG也可以应对。
至于一个对象的类型是什么，就看这个对象是被谁实例化的，被谁实例化那么类型就是谁。...Python中的变量只是个名字 Python 中的变量只是个名字，站在 C 语言的角度来说的话，Python 中的变量存储的只是对象的内存地址，或者说指针，这个指针指向的内存存储的才是对象。...所以在 Python 中，如果你想创建一个变量，那么必须在创建变量的时候同时赋值，否则解释器就不知道这个变量指向的数据是什么类型。...关于这个PyObject，它是我们后面要剖析的重中之重，这个PyObject贯穿了我们的整个系列。...这个PyListObject内部除了一些基本信息之外，还有一个成员叫ob_item，它是一个PyObject的二级指针，指向了我们刚才说的 PyObject * 类型的数组的首个元素的地址。
这个包裹函数接收一个 PyObject 类型的指针（指向今后从 Python 代码传入的参数）作为参数，再返回一个 PyObject 类型的指针（指向上面函数的返回值）给外部。...self 指针，以及一个指向从 Python 代码传入参数的 args 指针（二者都是 PyObject 类型的对象）。...PyObject 类型的指针。...这个指针指向由 PyModule_Create 生成的 Python 模组本身（这个模组对象本身也是一个 PyObject对象）。...当一个模组被 Python 代码导入时，这个方法就会被调用，并返回一个指向整个模组对象，包含了所有方法的指针。
这个包裹函数接收一个 PyObject 类型的指针（指向今后从 Python 代码传入的参数）作为参数，再返回一个 PyObject 类型的指针（指向上面函数的返回值）给外部。... self 指针，以及一个指向从 Python 代码传入参数的 args 指针（二者都是 PyObject 类型的对象）。... PyObject 类型的指针。...这个指针指向由 PyModule_Create 生成的 Python 模组本身（这个模组对象本身也是一个 PyObject对象）。...当一个模组被 Python 代码导入时，这个方法就会被调用，并返回一个指向整个模组对象，包含了所有方法的指针。
string o或者Unicode 对象转换为C语言里 char * “s＃”：“s”上的这个变体存储到两个C变量中，第一个是指向字符串的指针，第二个是它的长度。...“u＃”：这个变量“u”存储到两个C变量中，第一个是指向Unicode数据缓冲区的指针，第二个是它的长度。（Unicode对象）→[Py_UNICODE *，int]。...变量读取一个变量并存储到两个C变量中，第一个是指向编码名称字符串（编码）的指针，第二个是指向字符缓冲区的指针的指针，即（字符串，Unicode对象或字符缓冲区兼容对象）→[const char * encoding...C变量也可以声明为PyObject *。（Unicode字符串）→[PyUnicodeObject *] “t＃”：类似“s＃”，但接受任何实现只读缓冲区接口的对象。...表示需要参数，这个参数在/usr/include/python2.7/methodobject.h有定义； * 第四个是一个字符串，它是该方法的__doc__属性，这个不是必须的，可以为NULL。
__weakref__（弱引用）可以查看这个文档， 对象的__dict__中存储了一些self.xxx的一些东西。...这在一般情况下还不错，而且非常灵活，乃至在程序中可以随意设置新的属性。但是，对一些在”编译”前就知道有几个固定属性的小class来说，这个dict就有点浪费内存了。...当需要创建大量实例的时候，这个问题变得尤为突出。一种解决方法是在新式类中定义一个__slots__属性。...__slots__声明中包含若干实例变量，并为每个实例预留恰好足够的空间来保存每个变量；这样Python就不会再使用dict，从而节省空间。 那么用slot就是非非常那个有必要吗？...有一种方法基于Cython的使用。
尤其是C程序员，这群快枪手简直无法忍受Python的慢。 所以有人就想了各种方法去解决这个问题，本文就介绍其中的一种。...通常，我们可以在Python中声明一个变量，如下所示： x = 0.5 使用Cython，我们将为该变量添加一个类型： cdef float x = 0.5 这告诉Cython我们的变量是浮点数，和C一样...使用纯Python，变量的类型是动态确定的。Cython中类型的显式声明是可以转换为C的原因，因为需要显式类型声明+。...代码本身的唯一变化是我们需要提前声明变量和函数的类型，示例代码如下： cpdef int test(int x): cdef int y = 1 cdef int i for...("Speedup = {}".format(py_time / cy_time)) Cython几乎可以为任何原始Python代码提供良好的加速，不需要做太多额外的工作。
对cython的基本认识 笔者对cython的认识是，首先它是一种编程语言；作为连接python和c/c++的工具，常见用途是利用c/c++的一些特性来提升python代码的运行效率，主要通过两个途径：...cython中的函数可以被def，cdef，cpdef修饰。...提升效率：将代码直接复制到.pyx文件中 上面几个小节介绍了如何编写并编译简单的cython代码。与纯python代码相比，利用cython真的能提升运行效率吗？...提升效率：在cython中加上类型声明 如上文所说，python一般是没有类型声明的，所以如果在cython中预先指定对象的类型，类似c/c++中的静态类型声明，是有可能提升运行效率的。...可以看出在这个例子中，加上类型声明后运行效率不仅没有提升，反倒下降，甚至比纯python的代码还要慢。
C/C++中 Python 扩展对象的简介 你可能知道可以借助 C/C++扩展 Python，并开发所谓的「扩展」。PyTorch 的所有繁重工作由 C/C++实现，而不是纯 Python。...; 如上，在定义的开始有一个称之为 PyObject_HEAD 的宏，其目标是标准化 Python 对象，并扩展至另一个结构，该结构包含一个指向类型对象的指针，以及一个带有引用计数的字段。...张量存储 张量的实际原始数据并不是立即保存在张量结构中，而是保存在我们称之为「存储（Storage）」的地方，它是张量结构的一部分。...，它有一个指向 THAllocator 结构的指针。...，它可以将元数据的 PyTorch 格式转换为 DLPack 格式，并将指针指向内部张量的数据表示。
2.2 Cython Cython主要打通的是Python和C，方便为Python编写C扩展。...缺点： 需要手动植入Cython自带语法（cdef 等），移植和复用成本高 需要增加其他文件，如setup.py、*.pyx来让你的Python代码最后能够转成性能较高的C代码 对于C++的支持程度存疑...对C++支持非常好，基于C++11应用了各种新特性，也许pybind11的后缀11就是出于这个原因。...虽然实际场景中也可以用Python多进程的方式来利用多核，但是在模型越来越大动辄数十G的趋势下，内存占用过大不说，进程间频繁切换的context switching overhead，以及语言本身的性能差异...除此之外，腾讯内部也有一些其他Python加速方案，比如目前TEG的编译优化团队正在做Python解释器的优化工作，后续也可以期待一下。 8.
在最近的一篇文章中我们分析到list 本质上是一个长度可变的连续数组，其中ob_item是一个指针列表，里边的每一个指针都指向列表中的元素，而allocated则用于存储该列表目前已被分配的空间大小。...(op); return (PyObject *) op; } 从函数名也大概可以猜出功能了 元组真的不能修改吗？...别急别急，案例中的t包含两个元素，都是list [tuple元素.png] 当我们我们对tuple中的元素进行修改的时候，表面上tuple中的元素确实变化了，然而这并不影响tuple中的元素指针指向list...tuple中的不变，指的是元素指针指向的元素地址起始位置不变，而元素地址对应的数据结构是可变还是不可变的数据类型都是没有关系的。...通过这个我们其实可以根据list和tuple来进行组合了，比如说我们在list中嵌入tuple做成一串只能添加不能修改的核心不变数据集；通过在tuple中嵌入list构建成可变元素的定长数据集。
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