Cython 和 Pyrex 之間的區別 · Cython 3.0 中文文檔

# Cython 和 Pyrex 之間的區別 > 原文： [http://docs.cython.org/en/latest/src/userguide/pyrex_differences.html](http://docs.cython.org/en/latest/src/userguide/pyrex_differences.html) 警告 Cython 和 Pyrex 都是移動目標。已經到了這一點，兩個項目之間所有差異的明確列表將很難列出和跟蹤，但希望這個高級列表能夠了解存在的差異。應該注意的是，兩個項目都努力相互兼容，但 Cython 的目標是盡可能接近并完成 Python 的合理性。 ## Python 3 支持 Cython 創建了`.c`文件，可以在 Python 2.x 和 Python 3.x 中構建和使用。實際上，使用 Cython 編譯模塊很可能是將代碼移植到 Python 3 的簡單方法。 Cython 還支持 Python 3.0 和后來的主要 Python 版本附帶的各種語法添加。如果它們不與現有的 Python 2.x 語法或語義沖突，它們通常只是被編譯器接受。其他一切都取決于編譯器指令`language_level=3`（參見 [編譯器指令](source_files_and_compilation.html#compiler-directives) ）。 ### List / Set / Dict 理解 Cython 支持 Python 3 為列表，集和 dicts 定義的不同理解： ```py [expr(x) for x in A] # list {expr(x) for x in A} # set {key(x) : value(x) for x in A} # dict ``` 如果`A`是列表，元組或字典，則優化循環。您也可以使用 [`for`](https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#for "(in Python v3.7)") ... [`from`](https://docs.python.org/3/reference/simple_stmts.html#from "(in Python v3.7)") 語法，但通常最好使用通常的 [`for`](https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#for "(in Python v3.7)") ... [`in`](https://docs.python.org/3/reference/expressions.html#in "(in Python v3.7)") `range(...)`語法與 C 運行變量（例如`cdef int i`）。注意見 [自動量程轉換](#automatic-range-conversion) 請注意，Cython 還支持從 Python 2.4 開始的集合文字。 ### 僅關鍵字參數 Python 函數可以在`*`參數之后和`**`參數之前列出僅限關鍵字的參數，例如： ```py def f(a, b, *args, c, d = 42, e, **kwds): ... ``` 這里`c`，`d`和`e`不能作為位置參數傳遞，必須作為關鍵字參數傳遞。此外，`c`和`e`是必需的關鍵字參數，因為它們沒有默認值。如果省略`*`之后的參數名，則該函數將不接受任何額外的位置參數，例如： ```py def g(a, b, *, c, d): ... ``` 采用兩個位置參數，并有兩個必需的關鍵字參數。 ## 條件表達式“x if b else y” [https://www.python.org/dev/peps/pep-0308/](https://www.python.org/dev/peps/pep-0308/) 中描述的條件表達式： ```py X if C else Y ``` 僅評估`X`和`Y`中的一個（取決于 C 的值）。 ## cdef inline 模塊級函數現在可以內聯聲明， [`inline`](#inline) 關鍵字傳遞給 C 編譯器。這些可以和宏一樣快： ```py cdef inline int something_fast(int a, int b): return a*a + b ``` 請注意，類級 [`cdef`](language_basics.html#cdef) 函數是通過虛函數表處理的，因此幾乎在所有情況下編譯器都無法內聯它們。 ## 聲明作業（例如“cdef int spam = 5”）在 Pyrex 中，必須寫： ```py cdef int i, j, k i = 2 j = 5 k = 7 ``` 現在，有了 cython，人們可以寫： ```py cdef int i = 2, j = 5, k = 7 ``` 右邊的表達可以任意復雜，例如： ```py cdef int n = python_call(foo(x,y), a + b + c) - 32 ``` ## for 循環中的'by'表達式（例如“for i from 0＆lt; = i＆lt; 10 by 2”） ```py for i from 0 <= i < 10 by 2: print i ``` 收益率： ```py 0 2 4 6 8 ``` Note 不鼓勵使用此語法，因為它對于普通的 Python [`for`](https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#for "(in Python v3.7)") 循環來說是多余的。參見 [自動量程轉換](#automatic-range-conversion) 。 ## 布爾 int 類型（例如，它的行為類似于 c int，但是作為布爾值強制轉換為/來自 python）在 C 中，int 用于真值。在 python 中，任何對象都可以用作真值（使用`__nonzero__()`方法），但規范選擇是兩個布爾對象`True`和`False`。 `bint`（用于“boolean int”）類型被編譯為 C int，但是作為布爾值強制進出 Python。比較的返回類型和幾個內置函數也是`bint`。這減少了在`bool()`中包裝物品的需要。例如，人們可以寫： ```py def is_equal(x): return x == y ``` 它將在 Pyrex 中返回`1`或`0`，但在 Cython 中返回`True`或`False`。可以聲明函數的變量和返回值為`bint`類型。例如： ```py cdef int i = x cdef bint b = x ``` 第一次轉換將通過`x.__int__()`進行，而第二次轉換將通過`x.__bool__()`（a.k.a。`__nonzero__()`）進行，并對已知的內置類型進行適當的優化。 ## 可執行類主體包括工作 [`classmethod()`](https://docs.python.org/3/library/functions.html#classmethod "(in Python v3.7)") ： ```py cdef class Blah: def some_method(self): print self some_method = classmethod(some_method) a = 2*3 print "hi", a ``` ## cpdef 函數 Cython 在通常的 [`def`](https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#def "(in Python v3.7)") 和 [`cdef`](language_basics.html#cdef) 之上添加了第三種功能類型。如果聲明了一個函數 [`cpdef`](language_basics.html#cpdef) ，它可以被擴展和普通的 python 子類調用和覆蓋。您基本上可以將 [`cpdef`](language_basics.html#cpdef) 方法視為 [`cdef`](language_basics.html#cdef) 方法+一些額外的方法。（這就是它至少實現的方式。）首先，它創建了一個 [`def`](https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#def "(in Python v3.7)") 方法，除了調用底層 [`cdef`](language_basics.html#cdef) 方法之外什么都不做（并且如果需要，可以進行參數解包/強制））。在 [`cdef`](language_basics.html#cdef) 方法的頂部添加了一些代碼以查看它是否被覆蓋，類似于以下偽代碼： ```py if hasattr(type(self), '__dict__'): foo = self.foo if foo is not wrapper_foo: return foo(args) [cdef method body] ``` 要檢測類型是否具有字典，它只檢查`tp_dictoffset`插槽，對于擴展類型，它是`NULL`（默認情況下），但對于實例類，則為非空。如果字典存在，它會執行單個屬性查找，并且可以（通過比較指針）判斷返回的結果是否實際上是新函數。如果且僅當它是一個新函數時，則參數被打包到元組和方法中。這一切都非常快。設置了一個標志，因此如果直接在類上調用方法，則不會發生此查找，例如： ```py cdef class A: cpdef foo(self): pass x = A() x.foo() # will check to see if overridden A.foo(x) # will call A's implementation whether overridden or not ``` 有關說明和使用提示，請參閱 [早期綁定速度](early_binding_for_speed.html#early-binding-for-speed) 。 ## 自動量程轉換當`i`是任何 cdef'd 整數類型時，這將把`for i in range(...)`形式的語句轉換為`for i from ...`，并且可以確定方向（即步驟的符號）。 Warning 如果范圍導致賦值給`i`溢出，這可能會改變語義。具體來說，如果設置了此選項，則在輸入循環之前將引發錯誤，而如果沒有此選項，循環將執行，直到遇到溢出值。如果這會影響你，請更改`Cython/Compiler/Options.py`（最終會有更好的方法來設置它）。 ## 更友好的類型鑄造在 Pyrex 中，如果有一個類型`<int>x`，其中`x`是一個 Python 對象，那么將獲得`x`的內存地址。同樣，如果一個類型`<object>i`，其中`i`是一個 C int，那么將在內存中的`i`位置獲得一個“對象”。這會導致混亂的結果和段錯誤。在 Cython `<type>x`中，如果其中一個類型是 python 對象，則會嘗試強制執行（如將`x`賦值給類型類型的變量時）。它不會阻止一個沒有轉換的地方（雖然它會發出警告）。如果一個人真的想要這個地址，首先要轉換為`void *`。如在 Pyrex 中`<MyExtensionType>x`將`x`轉換為類型`MyExtensionType`而不進行任何類型檢查。 Cython 支持使用類型檢查進行轉換的語法`<MyExtensionType?>`（即如果`x`不是`MyExtensionType`的子類，它將拋出錯誤。 ## cdef / cpdef 函數中的可選參數 Cython 現在支持 [`cdef`](language_basics.html#cdef) 和 [`cpdef`](language_basics.html#cpdef) 功能的可選參數。 `.pyx`文件中的語法保留在 Python 中，但是通過寫`cdef foo(x=*)`在`.pxd`文件中聲明了這些函數。子類化時參數的數量可能會增加，但參數類型和順序必須保持不變。在某些情況下，如果沒有任何可選項的 cdef / cpdef 函數被一個具有默認參數值的函數覆蓋，則會有輕微的性能損失。例如，可以有`.pxd`文件： ```py cdef class A: cdef foo(self) cdef class B(A): cdef foo(self, x=*) cdef class C(B): cpdef foo(self, x=*, int k=*) ``` 使用相應的`.pyx`文件： ```py from __future__ import print_function cdef class A: cdef foo(self): print("A") cdef class B(A): cdef foo(self, x=None): print("B", x) cdef class C(B): cpdef foo(self, x=True, int k=3): print("C", x, k) ``` Note 這也證明了 [`cpdef`](language_basics.html#cpdef) 功能如何覆蓋 [`cdef`](language_basics.html#cdef) 功能。 ## 結構中的函數指針為方便起見， [`struct`](language_basics.html#struct) 中聲明的函數會自動轉換為函數指針。 ## C ++異常處理 [`cdef`](language_basics.html#cdef) 函數現在可以聲明為： ```py cdef int foo(...) except + cdef int foo(...) except +TypeError cdef int foo(...) except +python_error_raising_function ``` 在這種情況下，捕獲 C ++錯誤時將引發 Python 異常。有關詳細信息，請參閱 [在 Cython](wrapping_CPlusPlus.html#wrapping-cplusplus)中使用 C ++。 ## 同義詞 `cdef import from`與`cdef extern from`的含義相同 ## 源代碼編碼 Cython 支持 [**PEP 3120** ](https://www.python.org/dev/peps/pep-3120)和 [**PEP 263** ](https://www.python.org/dev/peps/pep-0263)，即你可以開始你的 Cython 帶有編碼注釋的源文件，通常用 UTF-8 編寫源代碼。這會影響字節字符串的編碼以及將`u'abcd'`等 unicode 字符串文字轉換為 unicode 對象。 ## 自動`typecheck` 而不是像 [Pyrex 文檔](https://www.cosc.canterbury.ac.nz/greg.ewing/python/Pyrex/version/Doc/Manual/special_methods.html)中所解釋的那樣引入新關鍵字`typecheck`，只要 [`isinstance()`](https://docs.python.org/3/library/functions.html#isinstance "(in Python v3.7)") 與擴展類型一起使用，Cython 就會發出（非欺騙性和更快速）的類型檢查第二個參數。 ## 來自 __future__ 指令 Cython 支持多種`from __future__ import ...`指令，即`absolute_import`，`unicode_literals`，`print_function`和`division`。始終啟用語句。 ## 純 Python 模式 Cython 支持編譯`.py`文件，并使用裝飾器和其他有效的 Python 語法接受類型注釋。這允許將相同的源解釋為直接 Python，或者編譯以獲得優化結果。有關詳細信息，請參閱 [純 Python 模式](../tutorial/pure.html#pure-mode) 。