cython 安装升级_Cython教程：一站式指南
本文按照工具书逻辑罗列了Cython语法，并总结了我工作中的编程经验。对于一些常见问题给出了一些”非专业“解决办法(不知道为啥能解决，但是能解决)。由于不是科班出身，班门弄斧还请见谅，大佬们发现啥错误欢迎在下方评论，不定期修改，不定期增加内容。下面进入主题：
Cython：疑问篇
问题一：为什么要用CythonPython编写数值计算程序用到了大量for-loop，并且这些loop无法用数组型语法替代(即不能通过Numpy、Cuda等库提升速度)。
为什么不考虑使用pypy和numba？在我做过的测试中，pypy的性能提升弱于精心编写的Cython程序，并且对开源库支持有限(如Numpy、Matplotlib)。在我做过的测试中，Numba的 @jit 加速效果不稳定(升级代码会导致加速效果下降，原因未知)且性能提升弱于精心编写的Cython程序。此外，Numba的编译在程序运行后开始的，Cython一次编译完可重复使用。(暂不清楚有没有预先编译好的功能)
为什么不考虑用C和C++编写好模块然后用python调用？答案-->时间成本。如果没学过这两个语言且没有编程基础，解决问题的大部分时间都会花在语言上。C和C++各有优势，C倾向于过程，C++倾向于对象，而cython既能实现过程加速也能用类python语法完胜面向对象编程。(当然在一些细枝末节的事上，Cython肯定比不上C和C++)
问题二：使用Cython要储备好哪些知识如果只会Python一门编程语言，不建议直接用Cython，不然很多问题没有解决思路(当然如果你能耐心看完这篇文章可以省很多事)。较好的顺序是先看C基础(至少看完循环、条件分支与函数)，然后学习Cython，这样应用时的效率会高很多。
Cython：编译流程在项目文件夹下新建一个后缀名为.pyx的文件即Cython文件，如果有写好的python代码可以把代码先复制过去。
在项目文件夹下新建一个名为setup.py的python文件，在里面敲好如下代码：
import numpy as np
# 不用numpy不加这行
from distutils.core import setup
# 必须部分
from distutils.extension import Extension
# 必须部分
from Cython.Distutils import build_ext
#
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