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
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。
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？
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
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。
本文原地址： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/980509 (保持更新)
python作为一门强大的脚本语言，优势自然不必说，目前中低频的量化投资基本都是使用python作为research和production作为语言。但是，当我们的模型较复杂，运算量较大的时候，python的短板就会出现，就是运算速度慢。
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。
项目地址：https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR
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。
python作为一门强大的脚本语言，优势自然不必说。但是，当我们的模型较复杂，运算量较大的时候，python的短板就会出现，就是运算速度慢。当然，解决这一问题有很多方法，比如pypy的jit技术，但是抛开稳定性不提，使用pypy有很多限制，而且不是那么工程化。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。
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。
如果您曾经用Python编写过代码，那么等待某些代码块执行的时间可能比您希望的要长。虽然有一些方法可以提高代码的效率，但它很可能仍然比C代码慢。这主要归结为一个事实：Python是一种动态编程语言，它将许多东西移动到C在编译期间负责的运行时。
如果您曾经用Python编写过代码，那么您可能花费了比您希望的更多的时间等待某些代码块的执行。虽然有一些方法可以提高代码的效率，但是它很可能仍然比C代码慢。这主要归结为Python是一种动态编程语言，并将许多C在编译期间负责的事情转移到运行。
Cython是Python编程语言和扩展 Cython 编程语言（基于Pyrex）的优化静态编译器。 它使得为 Python 编写 C 扩展就像 Python 本身一样容易。这允许编译器从 Cython 代码生成C代码。 显而易见的是，它能将python代码翻译为C代码，然后生成符合Python/C API的动态链接库。这样就能更好的保护你的python源码不被破解。例如你的代码包含了核心的量化交易策略。将其转为机器语言才能更好的保护你的核心代码。另外一方面，Cython也带来了一些扩展，使得你可以通过添加静态类型声明，将原本的python代码的性能逼近纯C语言的性能。
相关 Jupyter Notebook 地址：https://github.com/huggingface/100-times-faster-nlp
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。
为了能够使用Cython，您需要一个C编译器。因此，安装过程会根据您当前的操作系统而有所不同。对于Linux，通常存在GNUC编译器(gncc)。对于Mac OS，您可以下载Xcode来获得gncc。如果您应该使用Windows，安装过程会稍微复杂一些。更多信息请访问Cython’s GitHub。
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。
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）。
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。我花了一段时间才弄清楚隐藏Python代码的正确方法...... 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 hello.pyx 假
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。
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。
上一篇文章讲了Cython的使用流程，没有具体展开讲别的，例子也很简单。今天首先使用一个官方文档上使用Cython的例子，然后抛出几个连续的小demo，看看Cython是如何一步一步加速的。
作者：Spooking 链接：https://www.jianshu.com/p/d2e82fd0f76d
近日发现新版本的WatchBog：自2018年底开始运行的加密货币挖掘僵尸网络。自6月初开始已有超过4,500台Linux机器遭到破坏。在新的Linux漏洞利用中，该版本WatchBog实现了BlueKeep RDP协议漏洞扫描模块，这表明WatchBog正在记录所有有漏洞的系统ip，以便将来进行攻击或出售给第三方获取利润。
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。
在我们以前的文章中，曾经讲过计算斐波那契数列的几种方法，其中基于递归的方法是速度最慢的，例如计算第40项的值，需要36秒。如下图所示：
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。。。
代码优化能够让程序运行更快，它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高，根据 80/20 原则，实现程序的重构、优化、扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量。优化通常包含两方面的内容：减小代码的体积，提高代码的运行效率。
如果是 Windows 系统，需要按照 rstan 提供的教程给 R 安装一个编译器。其中，最为关键的一步就是先安装 Rtools 。
将下述代码保存为setup.py至需打包项目根目录，安装cython后执行python setup.py即可打包。
来源：https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-python-optim/
并行计算是在多个处理单元上同时执行计算任务的方法，以提高程序的性能。在 NumPy 中，可以使用一些工具和技术来进行并行计算，充分利用多核处理器的优势。在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的并行计算，并通过实例演示如何应用这些技术。
由于Python开源的特性，在一些商业场景下，若不想将源码暴露，可通过混淆、编译为pyc或so（Windows下为pyd）文件等方法起到保护源码的效果。其中，将源码编译为so文件是常用且较好的一种保护方法。
Python系语言经过多年的发展，衍生出多个版本。其中： CPython 也就是通常说的Python。这个版本在3.x系列发展的时候遇到困难，由于设计上的失误，很多开源组件还是坚持在2.5+版本。这种情况，在3.x系列不发生巨大改变的情况下，不会改变。 Cython 由于人工智能和数学的需要，更快的数值计算需求催生了Cython。Cython的优势：代码可以从Python转换到C/CPP，从而保护了源码并且提高了CPU密集性的计算的性能。 PyPy 从欧盟拿了不少资助，发展的很好。RPytho
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
【新智元导读】Matthew Honnibal 是悉尼大学一名博士研究生，已经在自然语言处理领域发表数十篇论文。他最著名的是开发了spaCy，这是一个生产就绪的NLP Python包。这个ppt来自 Honnibal 在巴伊兰大学计算机科学系研讨会的演讲，主题是“为什么Python是AI最好的语言（以及如何使它更好）”。 在过去几年中，Python已经成为机器学习和AI的主要开发语言。由于对于数值计算来说，人工内存管理非常重要，CPython为低级别的扩展提供了一种高效、实用的API。对于Web编程而言，P
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。 正文 准备工作 假设现在我们用C实现了一个可以用在数组上的cos函数，函数原型如下： // 对in_array中的前size个数求cos值，并存放在out_array对应位置上 void cos_doubles(double * in_array, double * out_array, int size
北京 | 深度学习与人工智能研修 12月23-24日 📷 再设经典课程 重温深度学习 正文共2583个字，7张图，预计阅读时间：7分钟。 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。 正文 准备工作 假设现在我们用C实现了一个可以用在数组上的cos函数，函数原型如下： // 对in_array中的前size个数求cos值，并存放在out_array对应位
该文讲述了在PyDev中调试Python代码时，出现警告没有找到使用Cython加速的调试器。文中提供了在PyDev安装目录下执行编译cython加速模块的命令，以解决此问题。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库，使用其开发产品快速高效。
Python 的运行速度确实没有 C 或者 Java 快，但是有一些项目正在努力让 Python 变得更快。
注意： 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上：SpeedUpYourAlgorithms-Numba
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