用cython加速python

因为想要优化代码中的numpy部分，所以选择了cython。

贴一个简单的教程吧，numpy部分优化不成功，就快了10%左右，可能是技术菜。

#test.pyx

def c_compute():
	cdef int i,j
	cdef int n
	for i in range(10000):
		for j in range(10000):
			n+=1
	return n

$ cython test.pyx    会得到test.c文件

$ gcc -c -fPIC -I /usr/include/python2.7 test.c   得到test.o文件

$ gcc -shared test.o -o test.so   得到test.so文件

<pre name="code" class="python" style="color: rgb(51, 51, 51); font-size: 14px; line-height: 26px;"><pre name="code" class="python"><pre name="code" class="python"><pre name="code" class="python">import test
from time import time
def compute():
    n=0
    for i in xrange(10000):
        for j in xrange(10000):
            n+=1
    print n
if __name__ == '__main__':
       time1 = time()   
       a = test.c_compute()

       print a
       #compute()
       time2 = time()
       print 'the running time is:',time2-time1

运行上面代码（要修改一下）可以看到如下结果，速度是快了很多。这个网页排版感觉有问题，不知道直接粘贴能不能运行，可能排版会出错。

上一篇文章还有提到关于读取文件的加速，尝试了多线程，然后发现变慢了………………开始以为自己技术菜没写好，后来发现确实是这样。没有用的代码虽然是实现了多线程，这里还是不贴出来了，伤心。

引用别人一句话 ：读取磁盘，属于快速设备，就算用 C 多线程读也比单线程慢，因为少有并发的可能，而线程切换的代价反而高得多。

开了4个线程读取数据，在本地电脑速度慢了接近4倍，远端的电脑可能CPU好一些慢了2倍，白忙活了。

参考文献：http://blog.csdn.net/ablo_zhou/article/details/5250766

http://www.zhihu.com/question/28127613/answer/39509912