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教你用 Cython 自己造轮子

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.

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这个加速包让Python代码飞起来

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

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    这个加速包让Python代码飞起来

    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

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    教程 | 比Python快100倍,利用spaCy和Cython实现高速NLP项目

    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。

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    利用spaCy和Cython实现高速NLP项目

    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。

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    教程 | 比Python快100倍,利用spaCy和Cython实现高速NLP项目

    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。

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    Cython 助力 Python NLP 实现百倍加速

    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。

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    使用Cython加速Python代码

    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。

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    你试过C语言和Python一起混合编程吗?两者相加不是已经无敌了!

    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。

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    解密 Python 中的对象模型

    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。

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    再探CC++扩展Python

    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。

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    让Python提速超过30倍的必杀技:Cython

    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。

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    给Python算法插上性能的翅膀——pybind11落地实践

    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.

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    让Python提速超过30倍的必杀技:Cython

    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。

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    来探寻深度学习框架的内部架构

    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。

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    NumPy 1.26 中文文档(四十五)

    在 C 代码中接收到 Python 对象时,始终会得到一个指向PyObject 结构的指针。因为 PyObject 结构非常通用,仅定义了 PyObject_HEAD,因此本身并不是很有趣。...绝不声明结构的非指针实例 永远不要执行指针算术 永远不要使用sizeof(PyUFuncObject) 它具有以下结构: typedef struct { PyObject_HEAD...它是一个非常简单的类型,仅实现了基本的 getattribute 行为、打印行为,并具有调用行为,使这些对象可以像函数一样工作。...在 C 中,每个 ndarray 都是一个指向 PyArrayObject 结构的指针。这个结构的 ob_type 成员包含一个指向 PyArray_Type 类型对象的指针。...char *data 通过 PyArray_DATA 可以访问到这个数据成员,它是数组的第一个元素的指针。这个指针可以(通常应该)被重新解释为数组的数据类型。 int nd 为此数组提供维数的整数。

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