关于Cython更详细内容这里不过多介绍，本文主要介绍如何使用Cython将python编译为库文件使用。最近看到一个巨牛的人工智能教程，分享一下给大家。...2.1 环境准备安装Cython执行如下命令安装Cythonpip install Cython安装c/c++编译环境对于Linux读者，只要有gcc编译环境即可，这里不过多介绍。...创建文件compile.py内容如下：import osfrom setuptools import setupfrom distutils.extension import Extensionfrom...distutils.command.clean import cleanfrom Cython.Distutils import build_ext def load_all(root): out...(x), ext_names) return list(extensions) # 对加密后的py，pyc和c文件进行清除class CleanCode(object): def clean_build
来源：机器之心 ID：almosthuman2014 Cython 是一个工具包，可以使你在 Python 中编译 C 语言，这就是为什么 numpy 和 pandas 很快的原因，Cython 就是...有很多方法可以测试、编译和发布 Cython 代码！Cython 甚至可以直接用在 Python 这样的 Jupyter Notebook 中。...编写、使用和发布 Cython 代码 Cython 代码写在 .pyx 文件中。这些文件由 Cython 编译器编译为 C 或 C ++ 文件，然后通过系统的 C 编译器编译为字节码文件。...也可以在内部同时使用 Python 和 C / C ++ 对象，并可以调用 Cython 和 Python 函数。 用 cdef 关键字定义的 Cython 函数。...从现在开始，最好的地方可能就是 Cython tutorials 的概述和适用于 NLP 的 spaCy’s Cython page。
使用命令： sudo apt-get install python3-distutils
", File "/usr/lib64/python2.7/distutils/core.py", line 112, in setup _setup_distribution = dist = klass...site-packages/setuptools/command/easy_install.py", line 617, in easy_install raise DistutilsError(msg) distutils.errors.DistutilsError
使用Cython保护Python源代码 **保护您的Python源不受不必要的影响，说起来容易做起来难，因为.pyc字节码是可反编译的，并且混淆很容易被反向工程。...Cython是一个优化的静态编译器，可以将.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本机二进制库中。编译完成后，无法将编译库转换回可读的Python源代码！ 1....安装 Cython pip install cython 2....添加相应的setup.py脚本 from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup(name='Hello...编译 根据您使用的Python版本，运行： python setup.py build_ext --inplace 成功构建后，您可以删除.c和.py文件，并仅保留.so文件 5.测试 #!
0x02 使用Cython编译python脚本 $ pip install cython $ cython -3 --embed pystone.py $ gcc -pthread -fPIC -fwrapv...0x04 结论 相比于py2exe、pyinstaller等方案，Cython和Nuitka采用了先生成C代码，再进行编译的方案，相对来说安全性和性能上都优于前两种方案。...而Nuitka相比Cython，可以同时编译多个Python脚本，功能上更加强大一些，性能也提升了不少。
相关工具：distutils，cython1.Cython简介我们平时使用的python，又叫CPython，因为他是用C语言写的，一般来说，我们的python源代码(.py沃森件)，首先编译成字节码(...2.2什么是Cython？Cython是Python语言的扩展模块，他的目的在于称为python语言的超集(superset)，为python提供高级的，面向对象的，函数式的和动态的编程。...具体构建Cython的几种方法：1.写一个distutils / setuptools setup.py。...（使用distutils在后台编译和构建）。...import setupfrom distutils.extension import Extensionfrom Cython.Build import cythonizefrom Cython.Distutils
打包和安装包就是最常见的工作。学习中遇到distutils和setuptools两种打包的工具。...distutils distutils是Python 标准库的一部分，这个库的目的是为开发者提供一种方便的打包方式， 同时为使用者提供方便的安装方式。...当我们开发了自己的模块之后，使用distutils的setup.py打包。...setuptools setuptools是distutils的增强版。...三、打包 python setup.py sdist 打包之后多出两个文件夹，分别是demo.egg-info和dist。
https://cython.org/ 1、cython简介 python作为一门强大的脚本语言，优势自然不必说。...所以，向大家介绍Cython，方便将别的应用场景中的一些重计算的部分单独取出来，然后用Cython改写，独立成模块来提高运算速度。...而Cython的出现就是这个目的，让Python也可以被编译，然后执行。Cython是一种部分包含和改变C语言，以及完全包含pyhton语言的一个语言集合。...Cython中的强大之处在于可以把Python和C结合起来，它使得看起来像Python语言的Cython代码有着和C相似的运行速度。...setup.py文件的代码很简单： from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup( ext_modules
安装Cython 在使用Cython之前，首先需要安装它。 可以使用pip来安装： pip install cython 安装完成后，就可以开始使用Cython来优化代码了。...使用Cython优化NumPy数组操作 Cython的基础使用 要使用Cython加速Python代码，我们需要编写Cython代码并将其编译为C扩展模块。...编译Cython代码 接下来，需要编写一个setup.py文件，用于编译Cython代码： setup.py： from setuptools import setup from Cython.Build...Cython的类型声明 在Cython中，通过显式声明变量类型，可以显著减少Python解释器的干预，从而加速代码执行。 以下是Cython中的一些常见类型声明： cdef：用于定义C变量或C函数。...np.ndarray：用于声明NumPy数组，并指定其数据类型和维度。 double/int：用于声明浮点数和整型变量，避免使用Python对象。
一、Distutils简介1.1、概念和术语对于模块开发者以及需要安装模块的使用者来说，Distutils的使用都很简单，作为一个开发者，除了编写源码之外，还需要：编写setup脚本（一般是setup.py...二、编写setup脚本setup脚本是使用Distutils构建、发布和安装模块的核心。setup脚本的作用是向Distutils描述发布模块的信息。...要实现此目的，那么包名和目录名必须能够相互对应，比如包名是distutils，则意味着在发布的根目录（setup脚本所在目录）下存在distutils子目录；再比如在setup脚本中packages =...目前Distutils仅支持C、C++和Objective-C扩展，所以这些源码文件就是C、C++和Objective-C的源码文件。...Distutils提供了register和upload命令，来直接向PYPI推送元数据和发布文件，详细内容可以参阅https://docs.python.org/2/distutils/packageindex.html
# setup.pyfrom distutils.core import setupfrom Cython.Build import cythonizesetup(ext_modules=cythonize...然后，通过distutils模块的setup函数将C代码编译为机器码。...我们使用Cython的语法和特性，如类型声明和Cython版的NumPy，来提高代码的执行效率。...需要花费一些时间来熟悉Cython的语法和特性。需要编译：Cython代码需要被编译为机器码，然后才能被执行。这意味着在使用Cython时需要进行编译过程，这可能会增加开发和部署的复杂性。...Cython的高级封装库：除了Cython本身，还有一些基于Cython的高级封装库，例如CythonGSL和CythonODE，它们提供了对特定领域或库的高级封装，使得使用这些库更加方便和高效。
安装环境 pip install cython pip install pyinstaller 单个文件 编写文件compile.py from distutils.core import setup...from distutils.extension import Extension from Cython.Build import cythonize setup(ext_modules = cythonize...('AlgorithmIce/*.py')) 执行python compile.py build_ext（需要带参数） 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 # distutils: language = c++输出cpp文件 或者cython --cplus输出 cython test.pyx //要导出的函数最好自己写...import setup from distutils.extension import Extension from Cython.Build import cythonize setup(ext_modules
Enthought Canopy，Anaconda 和 Sage 发行版包括 Cython。 有关更多信息，请参见这里，这里和这里。 我们将不在这里讨论如何安装这些发行版。...创建一个名为setup.py的文件来帮助构建 Cython 代码： from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension...Cython 是一种编译语言，因此我们需要编译代码。 我们编写了一个包含Hello World代码的.pyx文件和一个用于生成和构建 C 代码的setup.py文件。...另见 相关的 Cython 的在线文档 将 Cython 与 NumPy 结合使用 我们可以集成 Cython 和 NumPy 代码，就像可以集成 Cython 和 Python 代码一样。...NumPy 已针对速度进行了优化，因此 NumPy 和 Cython 程序都是高性能程序，我们对此不会感到惊讶。
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。...cos_doubles( np.PyArray_DATA(in_array), 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...Interfacing with C [2] Working with NumPy [3] Python中使用C代码：以NumPy为例 [4] Cython学习
<<endl; } } 2 编写pxd文件 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： pxd文件是pyx与C/C++之间的桥梁...# distutils: language = c++ from cdemo cimport MyDemo # Create a Cython extension type which holds...return self.c_mydemo.add(b) def sayHello(self,name ): self.c_mydemo.sayHello(name) 其中，第一行# distutils...from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup(ext_modules=cythonize("adapter.pyx
安装Cython pip install Cython 如何使用 要在我们的笔记本中使用Cython，我们将使用IPython magic命令。...让我们开始: 首先，为了能够使用Cython，我们必须运行: %load_ext Cython 现在，每当我们想在代码单元中运行Cython时，我们必须首先将以下magic命令放入单元格： %%cython...完成这些之后，就可以开始编写Cython代码了。...Cython可以跑多快 与普通Python代码相比，Cython的速度快多少实际上取决于代码本身。例如，如果您正在运行具有许多变量的计算开销较大的循环，Cython将大大优于常规Python代码。...这清楚地展示了利用Cython节省时间的能力，与常规Python代码相比，Cython提供了最大的改进。 文章参考于网络，如有侵权，请联系删除
这次跑的是cnn模型，需要cython支持，所以就会有问题，我想说的是因为这个问题，让许多人放弃了win系统，跑去装linux系统，我更想说的是，linux也好win也好，都有各的好处，有人说win简单...1.No zuo No die 当我运行到fast layers的时候，碰到如下错误：name 'col2im_6d_cython' is not defined。...扩展，你需要在cs231n目录下运行python setup.py build_ext --inplace 那很简单啊，问题也很明确，既然依赖于cython，那我们装一下，在运行一下不就ok了？...不管是通过pip安装包，还是在这里出现的这个error没有发现这个.bat文件，问题都是表示distutils无法找到vcvarsall.bat脚本~ 这个脚本作用是来设置编译环境~ 此时我们来打开distutils...msvccompiler.py这个文件~ 由于我用的是anaconda3，所以这里我给出我的路径，如果你跟我的不同，可以直接search一下，有什么问题可以留言给我~ 我的路径：D:\Anaconda3\Lib\distutils_msvccompiler.py
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。... 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...Interfacing with C [2] Working with NumPy [3] Python中使用C代码：以NumPy为例 [4] Cython学习
running build_extskipping ‘bbox.c’ Cython extension (up-to-date)skipping ‘nms.c’ Cython extension (up-to-date...)building ‘cython_bbox’ extension{‘gcc’: [’-Wno-cpp’, ‘-Wno-unused-function’]}gcc -pthread -B /home/gsadhasivam
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