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。
不过，如果喜欢用Python编码，并且仍然希望加快代码速度，那么可以考虑使用Cython。虽然Cython本身是一种独立的编程语言，但它很容易合并到你的工作流程中。在执行时，Cython会将Python代码转换为C，通常会大大加快速度。
安装Cython
为了能够使用Cython，你需要一个C编译器。因此，安装过程因您当前的操作系统而异。对于Linux，通常有GNU C编译器(gncc)。对于Mac OS，你可以下载Xcode来获取gncc。如果您应该使用Windows，那么安装过程会有点复杂。更多信息请访问Cython的GitHub：
https://github.com/cython/cython/wiki/InstallingOnWindows
一旦你有了你的C编译器，所有你需要运行在你的终端是：
- pip install Cython
如何使用Cython
展示Cython功能的最简单方法是通过Jupyter notebook。要在我们的notebook中使用Cython，我们将使用IPython magic命令。Magic命令以百分号开始，并提供一些额外的特性，以增强您的工作流程。一般来说，有两种类型的magic命令：
- 行magic由一个“%”表示，只对一行输入进行操作
- 单元格magic由两个“%”表示，并对多行输入进行操作。
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，每当我们想在一个代码单元中运行Cython时，我们必须首先在单元格中放入以下magic命令：
- %%cython
一旦您完成了这些，您就可以开始使用Cython进行编码了。
Cython快了多少
Cython比普通Python代码快多少实际上取决于代码本身。例如，如果您运行的是具有许多变量的计算开销较大的循环，那么Cython的性能将大大优于常规Python代码。递归函数也会使Cython比Python快得多。
让我们用斐波那契序列来演示这一点。简单地说，这个算法是通过将前两个数相加来找到下一个数。这是它在Python中的样子：
- def fibonacci(n): if n < 0:
- print("1st fibonacci number = 0") elif n == 1:
- return 0 elif n == 2:
- return 1 else:
- return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
首先，为了能够使用Cython，我们必须运行：
如您所见，查找序列中的第39个数字花费了13.3秒。这里的Wall time指的是函数调用从开始到结束所花费的总时间。
让我们在Cython中定义相同的函数。
这是怎么回事?如你所见，我们在上面使用了一些细胞magic，允许我们在这个细胞中使用Cython。我稍后将解释“-a”选项的作用。然后，我们基本上采用与上面相同的代码，除了现在我们能够使用静态类型声明并将n定义为integer类型。
如您所见，通过在这个神奇的命令之后添加“-a”，我们收到了注释，这些注释显示了代码中有多少Python交互。这里的目标是去掉所有的黄线，用白色的背景代替。在这种情况下，没有Python交互，所有代码都将在C中运行。您还可以单击每一行旁边的“+”符号，查看Python代码的C语言翻译。
代码快了多少?让我们来看看：
在这种情况下，Cython大约比Python快6.75倍。这清楚地展示了利用Cython的节省时间的能力，在这方面，Cython提供了比常规Python代码更好的改进。
