Cython что это за программа

cython учебник
Начало работы с cython

Язык программирования Cython обогащает Python C-подобным статическим набором текста, возможностью прямого вызова функций C и несколькими другими функциями. Это позволяет достичь уровня C-уровня при использовании синтаксиса, подобного Python.

Как это работает?

Код Cython скомпилирован с использованием компилятора cython source-to-source для создания кода C или C ++, который, в свою очередь, может быть скомпилирован с использованием компилятора C. Это позволяет создавать расширения, которые могут быть импортированы из Python или исполняемых файлов.

Основной прирост производительности Cython может достигнуть, в отличие от чистых основ Python, минуя API CPython. Например, при добавлении двух целых чисел Python выполняет проверку типа для каждой переменной, находит функцию добавления, которая удовлетворяет найденным типам и вызывает эту функцию. В C-образном C-образном коде типы уже известны, и выполняется только один вызов функции. Следовательно, Китон особенно близок к математическим проблемам, в которых типы понятны.

Андрей Светлов (Python Core Developer) — Оптимизация производительности при помощи Cython

Как использовать его для ускорения моего кода?

Обычный пример использования при попытке ускорить работу программы с помощью Cython заключается в том, чтобы профилировать код и перемещать вычислительно дорогие детали в компилируемые модули Cython. Это позволяет сохранить синтаксис Python для большей части кода и применить ускорение там, где это наиболее необходимо.

Установка Cython

Для использования Cython необходимы две вещи. Сам пакет Cython, который содержит cython source-to-source и Cython, взаимодействует с несколькими библиотеками C и Python (например, numpy). Чтобы скомпилировать код C, сгенерированный компилятором cython , необходим компилятор C.

Шаг 1: Установка Cython

Система Агностик

Cython можно установить с несколькими системными системами управления пакетами. Они включают:

PyPI через pip или easy_install:

$ pip install cython $ easy_install cython
$ conda install cython
$ enpkg cython

Также исходный код можно загрузить из github и установить вручную, используя:

$ python setup.py install

Ubuntu, Debian

Для Ubuntu cython пакеты cython и cython3 . Обратите внимание, что они предоставляют более старую версию, чем упомянутые выше параметры установки.

$ apt-get install cython cython3

Windows

Для Windows файл .whl, который может быть установлен с помощью pip, предоставляется третьей стороной. Подробные сведения об установке файла .whl в Windows можно найти здесь .

Шаг 2. Установка компилятора C

Для компиляции файлов C, созданных Cython, необходим компилятор для C и C ++. Компилятор gcc рекомендуется и может быть установлен следующим образом.

Ubuntu, Debian

build-essential пакет содержит все необходимое. Он может быть установлен из репозиториев, используя:

$ sudo apt-get install build-essential

MAC

Инструменты разработчика XCode содержат компилятор gcc.

Ускоряем Python код в 50 раз | Модуль Cython

Windows

MinGW (Minimalist GNU для Windows) содержит версию gcc для Windows. Также можно использовать компилятор из Visual Studio.

Привет, мир

Файл Cython pyx необходимо перевести на C-код ( cythonized ) и скомпилировать, прежде чем он будет использоваться с Python. Общий подход заключается в создании модуля расширения, который затем импортируется в программу Python.

Код

В этом примере мы создаем три файла:

• hello.pyx содержит код Cython.
• test.py — это скрипт Python, который использует расширение hello.
• setup.py используется для компиляции кода Cython.

hello.pyx

from libc.math cimport pow cdef double square_and_add (double x): «»»Compute x^2 + x as double. This is a cdef function that can be called from within a Cython program, but not from Python. «»» return pow(x, 2.0) + x cpdef print_result (double x): «»»This is a cpdef function that can be called from Python.»»» print(«(<> ^ 2) + <> = <>».format(x, x, square_and_add(x)))

test.py

# Import the extension module hello. import hello # Call the print_result method hello.print_result(23.0)

setup.py

from distutils.core import Extension, setup from Cython.Build import cythonize # define an extension that will be cythonized and compiled ext = Extension(name=»hello», sources=[«hello.pyx»]) setup(ext_modules=cythonize(ext))

составление

Это можно сделать, используя cython hello.pyx чтобы перевести код на C, а затем скомпилировать его с помощью gcc . Более простой способ — позволить distutils справиться с этим:

$ ls hello.pyx setup.py test.py $ python setup.py build_ext —inplace $ ls build hello.c hello.cpython-34m.so hello.pyx setup.py test.py

Файл общего объекта (.so) можно импортировать и использовать из Python, так что теперь мы можем запустить test.py :

$ python test.py (23.0 ^ 2) + 23.0 = 552.0

Источник: learntutorials.net

Cython: более чем 30-кратное ускорение Python-кода

Python — это язык, который любят многие программисты. Этим языком невероятно легко пользоваться. Всё дело в том, что код, написанный на Python, отличается интуитивной понятностью и хорошей читабельностью. Однако в разговорах о Python часто можно слышать одну и ту же жалобу на этот язык. Особенно тогда, когда о Python говорят знатоки языка C. Вот как она звучит: «Python — это медленно».

И те, кто так говорят, не грешат против истины.
В сравнении со многими другими языками программирования Python — это, и правда, медленно. Вот результаты испытаний, в ходе которых сопоставляется производительность разных языков программирования при решении различных задач.

Есть несколько способов ускорения Python-программ. Например, можно применять библиотеки, рассчитанные на использование нескольких ядер процессора. Тем, кто работает с Numpy, Pandas или Scikit-Learn, можно посоветовать взглянуть на программный комплекс Rapids, позволяющий задействовать GPU при проведении научных расчётов.
Все эти методики ускорения работы хороши в тех случаях, когда решаемые с помощью Python задачи могут быть распараллелены. Например — это задачи по предварительной обработке данных или операции с матрицами.
Но как быть в том случае, если ваш код — это чистый Python? Что если у вас есть большой цикл for , который вам совершенно необходимо использовать, и выполнение которого просто нельзя распараллелить из-за того, что обрабатываемые в нём данные должны обрабатываться последовательно? Можно ли как-то ускорить сам Python?
Ответ на этот вопрос даёт Cython — проект, используя который можно значительно ускорить код, написанный на Python.

Что такое Cython?

Cython, по своей сути, это промежуточный слой между Python и C/C++. Cython позволяет писать обычный Python-код с некоторыми незначительными модификациями, который затем напрямую транслируется в C-код.
Единственное изменение Python-кода при этом заключается в добавлении к каждой переменной информации об её типе. При написании обычного кода на Python переменную можно объявить так:

x = 0.5

При использовании Cython при объявлении переменной нужно указать её тип:

cdef float x = 0.5

Эта конструкция сообщает Cython о том, что переменная представляет собой число с плавающей точкой. По такому же принципу объявляют переменные и в C. При использовании обычного Python типы переменных определяются динамически. Явное объявление типов, применяемое в Cython — это то, что делает возможным преобразование Python-кода в C-код. Дело в том, что в C необходимо явное объявление типов переменных.
Установка Cython предельно проста:

pip install cython

Типы в Cython

При использовании Cython можно выделить два набора типов. Один — для переменных, второй — для функций.
Если речь идёт о переменных, то тут нам доступны следующие типы:

• cdef int a, b, c
• cdef char *s
• cdef float x = 0.5 (число одинарной точности)
• cdef double x = 63.4 (число двойной точности)
• cdef list names
• cdef dict goals_for_each_play
• cdef object card_deck

Обратите внимание на то, что тут, фактически, показаны типы C/C++!
При работе с функциями нам доступны следующие типы:

• def — обычная Python-функция, вызывается только из Python.
• cdef — Cython-функция, которую нельзя вызвать из обычного Python-кода. Такие функции можно вызывать только в пределах Cython-кода.
• cpdef — Функция, доступ к которой можно получить и из C, и из Python.

Теперь, когда мы разобрались с типами Python, можно заняться ускорением Python-кода.

Ускорение кода с использованием Cython

Начнём с создания Python-бенчмарка. Это будет цикл for , в котором выполняется вычисление факториала числа. Соответствующий код на чистом Python будет выглядеть так:

def test(x):
y = 1
for i in range(1, x+1):
y *= i
return y

Cython-эквивалент этой функции очень похож на её исходный вариант. Соответствующий код нужно поместить в файл с расширением .pyx . Единственное изменение, которое нужно внести в код, заключается в добавлении в него сведений о типах переменных и функции:

cpdef int test(int x):
cdef int y = 1
cdef int i
for i in range(1, x+1):
y *= i
return y

Обратите внимание на то, что перед функцией стоит ключевое слово cpdef . Это позволяет вызывать данную функцию из Python. Кроме того, тип назначен и переменной i , играющей роль счётчика цикла. Не будем забывать о том, что типизировать нужно все переменные, объявленные в функции. Это позволит компилятору C узнать о том, какие именно типы ему использовать.
Теперь создадим файл setup.py , который поможет нам преобразовать Cython-код в C-код:

from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonizesetup(ext_modules = cythonize(‘run_cython.pyx’))
python setup.py build_ext —inplace

Теперь С-код готов к использованию.
Если взглянуть в папку, в которой находится Cython-код, там можно будет найти все файлы, необходимые для запуска C-кода, включая файл run_cython.c . Если вам интересно — откройте этот файл и посмотрите на то, какой С-код сгенерировал Cython.
Теперь всё готово к тестированию нашего сверхбыстрого C-кода. Ниже приведён код, используемый для тестирования и сравнения двух вариантов программы.

import run_python
import run_cython
import timenumber = 10start = time.time()
run_python.test(number)
end = time.time()py_time = end — start
print(«Python time = <>».format(py_time))start = time.time()
run_cython.test(number)
end = time.time()cy_time = end — start
print(«Cython time = <>».format(cy_time))print(«Speedup = <>».format(py_time / cy_time))

Код этот устроен очень просто. Мы импортируем необходимые файлы — так же, как импортируются обычные Python-файлы, после чего вызываем соответствующие функции, делая это так же, как если бы мы всё время работали бы с обычными Python-функциями.

Взгляните на следующую таблицу. Можно заметить, что Cython-версия программы оказывается быстрей её Python-версии во всех случаях. Чем масштабнее задача — тем больше и ускорение, которое даёт использование Cython.

Итоги

Использование Cython позволяет значительно ускорить практически любой код, написанный на Python, не прилагая к этому особенных усилий. Чем больше в программе циклов и чем больше данных она обрабатывает — тем лучших результатов можно ждать от применения Cython.

Источник: medium.com

Что такое Python и для чего он используется?

Изучение

На чтение 9 мин Просмотров 26 Опубликовано 21.12.2022

В этой статье мы объясним, что такое Python, для чего его можно использовать и почему он так популярен.

На вопрос «Что такое Python?» есть простой ответ, который вы можете найти в первом абзаце его статьи в Википедии. Но он не расскажет вам, почему Python неизменно считается одним из самых популярных языков программирования, или почему его можно использовать для стольких разных задач, и почему он чертовски хорош практически во всех этих областях.

Но мы хотим ответить на эти вопросы, поэтому давайте совершим небольшое погружение и узнаем, что делает Python таким уникальным, популярным и интересным.

Введение в Python

В двух словах, Python — это язык программирования высокого уровня, созданный в 1991 году Гвидо ван Россумом. С тех пор он был выпущен под лицензией с открытым исходным кодом, что делает его бесплатным для всех, кто хочет использовать или модифицировать программное обеспечение.

Python известен своей простотой использования, а его синтаксис позволяет программистам выражать концепции в меньшем количестве строк кода, чем это было бы возможно в таких языках, как C++ или Java.

Предложения по улучшению Python (PEP)

Одной из особенностей Python, которая отличает его от других языков программирования, является включение так называемых » предложений по улучшению Python » (PEP). PEP — это документы, которые описывают предлагаемые изменения в языке и предоставляют механизм для внесения вклада сообществом в эти предложения. Любой член сообщества может отправить PEP, который затем проходит процесс обсуждения и уточнения, прежде чем он будет принят или отклонен основными разработчиками Python.

Этот процесс гарантирует, что новые функции, добавленные в язык, будут хорошо спроектированы и получат широкую поддержку в сообществе, прежде чем они будут включены в основной код Python.

Дзен Python

Один из таких PEP стал легендарным: » PEP 20 — The Zen of Python «, написанный разработчиком ядра CPython ( эталонная реализация Python) Тимом Питерсом.

Zen of Python предоставляет руководство по дизайну языка и связанных с ним библиотек, подчеркивая важность красоты, простоты и ясности:

Beautiful is better than ugly. Explicit is better than implicit. Simple is better than complex. Complex is better than complicated. Flat is better than nested. Sparse is better than dense. Readability counts. Special cases aren’t special enough to break the rules. Although practicality beats purity. Errors should never pass silently.

Unless explicitly silenced. In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess. There should be one— and preferably only one —obvious way to do it. Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch. Now is better than never. Although never is often better than *right* now. If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea. If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.

Namespaces are one honking great idea — let’s do more of those!

Пифонисты, «Питонический путь» и доброжелательный диктатор на всю жизнь

Один из наиболее частых вопросов, которые задают начинающие программисты на Python, звучит так: «Что такое „Pythonic Way“ для выполнения X?» Обычно это относится к определенному способу решения проблемы, который использует особенности языка особенно элегантным или эффективным образом.

И хотя часто существует несколько способов выполнить любую задачу в Python, опытные питонисты часто имеют твердое мнение о том, что представляет собой хороший код, и они не стесняются делиться этим мнением! Как сказал Гвидо ван Россум, доброжелательный пожизненный диктатор Python (BDFL): «Есть только один способ сделать это, и именно поэтому он работает».

Для чего используется Python

Теперь мы рассмотрим, для чего обычно используется Python.

Веб-разработка

Python часто используется для веб-разработки. Популярные веб-фреймворки Python включают Django и Flask, и многие крупные сайты, включая Reddit и Instagram, созданы с использованием Python.

Машинное обучение и искусственный интеллект

Python очень популярен для машинного обучения и искусственного интеллекта в целом, а такие пакеты, как TensorFlow и scikit-learn, предоставляют мощные инструменты для этих целей.

Также многие другие популярные библиотеки машинного обучения, такие как Keras и PyTorch, написаны на Python.

Наука о данных и анализ данных

Python также широко используется в науке о данных и анализе данных. Библиотека pandas предоставляет мощные инструменты для работы с табличными данными, а библиотека matplotlib — популярный инструмент для создания визуализаций этих данных.

Jupyter, среда ноутбуков для Python, также широко используется специалистами по данным для исследовательского анализа и создания воспроизводимых исследований.

Тестирование программного обеспечения

Python широко используется в тестировании программного обеспечения. Модуль unittest — это встроенная библиотека, предоставляющая инструменты для этой цели, а инфраструктура pytest — популярная сторонняя альтернатива unittest.

Разработка игр

Python также используется в разработке игр с такими пакетами, как PyGame, обеспечивающими функциональность для создания игр и других графических приложений, а также часто используется для написания сценариев в более крупных игровых движках, таких как Unity ( docs и Unreal Engine 4 ( docs )).

Почему вы должны изучать программирование на Python?

Давайте рассмотрим причины, по которым вам стоит задуматься об обучении программированию на Python.

Python прост в использовании

Python считается одним из самых простых языков для изучения. Это связано с тем, что код Python очень прост для чтения и выполнения, и его можно записать в меньшем количестве строк, чем в других языках. Язык имеет краткий синтаксис, который позволяет программистам выражать концепции в меньшем количестве строк кода, чем это было бы возможно в других языках. Это означает, что новички могут быстро освоить основы кодирования на Python, а опытные программисты могут сэкономить время, написав более эффективный код.

Но даже несмотря на то, что Python прост в освоении, будьте уверены, что он также достаточно мощен для создания приложений профессионального уровня.

Python с открытым исходным кодом

Любой может внести свой вклад в разработку Python, и за использование или разработку на этом языке не взимается лицензионная плата.

Это также означает, что существует огромное сообщество разработчиков, которые готовы помочь новичкам начать работу и постоянно работают над улучшением языка. А поскольку это открытый исходный код, вы можете быть уверены, что всегда будут доступны бесплатные инструменты и библиотеки для использования с Python.

Почему Python так популярен?

Python настолько универсален, что его можно использовать для разработки как настольных, так и веб-приложений. Он прост в освоении для начинающих и имеет мощные библиотеки для анализа данных и машинного обучения.

На самом деле, давайте быстро рассмотрим некоторые из его ключевых особенностей:

• Объектно-ориентированный : код может быть организован в классы и модули. Это упрощает повторное использование кода и создание новых библиотек.
• Интерпретируется : Python не нужно компилировать перед запуском. Это делает разработку быстрее и проще, так как вам не нужно ждать завершения процесса компиляции каждый раз, когда вы вносите изменения.
• Высокий уровень : Python абстрагирует многие детали реализации (например, управление памятью), чтобы программисты могли сосредоточиться на более широкой картине.
• Динамический : переменные можно создавать и уничтожать во время выполнения. Это ускоряет разработку, так как вам не нужно заранее объявлять переменные.
• Мультипарадигма : в том числе функциональная, процедурная и объектно-ориентированная. Это позволяет легко переключаться между различными стилями программирования в зависимости от поставленной задачи.
• Переносимость : код Python можно запускать на любой платформе, поддерживающей интерпретатор, что упрощает перенос кода с одной платформы на другую.

Шесть полезных советов по Python

Давайте рассмотрим несколько советов, как максимально эффективно использовать Python.

1. Используйте правильный отступ

Python очень требователен к отступам. Все строки кода, которые должны выполняться вместе, должны иметь одинаковый отступ, иначе Python выдаст ошибку. Это может быть четыре пробела или одна вкладка, но что бы вы ни выбрали, будьте последовательны!

2. Не забывайте о двоеточиях

После объявления forцикла или ifоператора не забудьте поставить двоеточие в конце строки! В противном случае Python выдаст вам ошибку.

3. Используйте правильную грамматику в именах переменных

Это может показаться придирчивым правилом, но на самом деле ваш код намного легче читать другим людям (и вам самим, когда вы вернетесь к нему позже!). Придерживайтесь использования строчных букв и символов подчеркивания ( _) в именах переменных и старайтесь, чтобы они описывали то, что хранится в переменной.

4. Используйте встроенную функцию справки

Python имеет множество функций и методов (предварительно написанный код, который вы можете использовать для выполнения определенных задач), и может быть сложно запомнить их все. Вот для чего эта helpфункция! Если вы когда-нибудь забудете, как работает определенная функция или какие аргументы она принимает, просто введите help(function_name)свою оболочку Python.

5. Используйте и злоупотребляйте стандартной библиотекой

Стандартная библиотека — это набор модулей, которые включаются в каждую новую установку Python. Эти модули предоставляют массу функций, и есть большая вероятность, что все, что вы пытаетесь сделать, уже реализовано в стандартной библиотеке.

6. Присоединяйтесь к сообществу

Есть много способов принять участие в сообществе, будь то сообщения об ошибках или добавление новых функций с помощью запросов на включение в GitHub, ответы на вопросы в Stack Overflow или выступления на конференциях и встречах по всему миру.

Заключение

Python заслуживает каждого внимания, которое ему уделяется. Это универсальный язык, который можно использовать для разработки настольных графических приложений и веб-сайтов. Вы также можете использовать Python для разработки сложных научных и числовых приложений. Python разработан с функциями, облегчающими анализ и визуализацию данных.

И я повторю еще раз: участие не только сделает вас лучше в Python (потому что вы будете учиться у других людей), но также поможет сделать Python лучше для всех остальных!

Источник: bestprogrammer.ru

Cython 0.29.32

The Cython compiler for writing C extensions for the Python language.

Навигация

Ссылки проекта

Статистика

Метаданные

Лицензия: Apache Software License (Apache)

Требует: Python >=2.6, !=3.0.*, !=3.1.*, !=3.2.*

Сопровождающие

Классификаторы

• Development Status

• 5 — Production/Stable

• Developers

• OSI Approved :: Apache Software License

• OS Independent

• C
• Cython
• Python
• Python :: 2
• Python :: 2.6
• Python :: 2.7
• Python :: 3
• Python :: 3.4
• Python :: 3.5
• Python :: 3.6
• Python :: 3.7
• Python :: 3.8
• Python :: 3.9
• Python :: 3.10
• Python :: Implementation :: CPython
• Python :: Implementation :: PyPy

• Software Development :: Code Generators
• Software Development :: Compilers
• Software Development :: Libraries :: Python Modules

Описание проекта

The Cython language makes writing C extensions for the Python language as easy as Python itself. Cython is a source code translator based on Pyrex, but supports more cutting edge functionality and optimizations.

The Cython language is a superset of the Python language (almost all Python code is also valid Cython code), but Cython additionally supports optional static typing to natively call C functions, operate with C++ classes and declare fast C types on variables and class attributes. This allows the compiler to generate very efficient C code from Cython code.

This makes Cython the ideal language for writing glue code for external C/C++ libraries, and for fast C modules that speed up the execution of Python code.

Note that for one-time builds, e.g. for CI/testing, on platforms that are not covered by one of the wheel packages provided on PyPI and the pure Python wheel that we provide is not used, it is substantially faster than a full source build to install an uncompiled (slower) version of Cython with:

pip install Cython —install-option=»—no-cython-compile»

Источник: pypi.org