「雷军」立竿见影地把你的 Python 代码提速7倍
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之前曾经测试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 。
要提高运算速度 ， 根本办法当然是改进算法 。 不过算法的提高是一个长期积累加上灵机一动的过程 。 我们今天要讲的 ， 是一个不费脑筋 ， 立竿见影的方法——把 Python 代码编译成 C 语言代码 。 通过 C 语言的运行效率来加速计算过程 。
这个过程看起来很复杂 ， 但实际上你并不需要编写一行 C 语言代码 。 你需要做的只是使用一个叫做 Cython 的库把 Python 代码编译为 C 语言代码即可 。
首先我们来安装 Cython ， 就像安装普通的第三方库一样：
python3 -m pip install cython
安装完成以后 ， 我们单独写计算斐波那契数列的函数:
def fib(n):
if n in [1 2
:
return 1
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
非常简单的递归写法 。 然后关键来了 ， 我们要把这个文件保存为fast_fib.pyx 。 注意后缀是.pyx 。 如下图所示：
然后我们创建一个setup.py文件 ， 文件内容如下：
from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(ext_modules=cythonize('fast_fib.pyx'))
如下图所示：
这个文件的作用 ， 就是调用 Cython 的cythonize函数把 Python 代码转换为 C 代码 。
接下来 ， 开始编译代码 ， 执行如下命令：
python3 setup.py build_ext --inplace
我的 Python 是 Python3.7 ， 所以运行完成以后 ， 会生成一个fast_fib.cpython-37m-darwin.so ， 如果你的 Python 是3.8 ， 这个文件名可能是fast_fib.cpython-38m-darwin.so 。 这个文件你可以改名字 ， 例如改成fast_fib.so 。
还有一个文件叫做fast_fib.c 。 不过你不用打开这个文件 ， 因为它有3200多行 。 并且你甚至可以直接把它删掉 。 真正有用的只有这个fast_fib.cpython-38m-darwin.so文件 。
你需要做的 ， 仅仅是直接调用你的函数 。 我们另外创建一个文件test_fast_fib.py ， 内容如下：
【「雷军」立竿见影地把你的 Python 代码提速7倍】import time
from fast_fib import fib
start = time.time()
result = fib(40)
end = time.time()
print(f'斐波拉契数列第40项为：{result ， 耗时：{end - start秒')
运行效果如下图所示：
计算斐波那契数列第40项只需要5秒钟 ， 速度妥妥变成 Python 版本的7倍 。
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