之前一篇文章里提到了利用Cython來編譯Python，這次來講一下如何用Cython給Python寫擴展庫。
兩種語言混合編程，其中最重要的是類型的傳遞。
我們用一個簡單的例子進行入門：這次的目標是用C語言寫一個Numpy的加法和元素相乘模塊。在本例中，Numpy的array被傳入到C語言模塊內，變成了二維數組。
1. 頭文件main.h：
#ifndef _MAIN_H
#define _MAIN_H
void plus(double *a, double *b, double *r, int n, int m); // 矩陣加法
void mul(double *a, double *b, double *r, int n, int m); // 矩陣按元素相乘
void main(double *a, double *b, double *r, int n, int m, int times); // 用于測試的main函數
#endif
2.? 把主要代碼寫在main.c中：
#include "main.h"
/***********************************
* 矩陣的加法
* 利用數組是順序存儲的特性, *
* 通過降維來訪問二維數組! *
* r
***********************************/
void plus(double *a, double *b, double *r, int n, int m)
{
int i, j;
for(i = 0; i < n; i++)
{
for(j = 0; j < m; j++)
*(r + i*m + j) = *(a + i*m + j) + *(b + i*m + j);
}
}
/***********************************
* 矩陣的按元素乘法
* 利用數組是順序存儲的特性, *
* 通過降維來訪問二維數組! *
* r
***********************************/
void mul(double *a, double *b, double *r, int n, int m)
{
int i, j;
for(i = 0; i < n; i++)
{
for(j = 0; j < m; j++)
*(r + i*m + j) = *(a + i*m + j) * *(b + i*m + j);
}
}
/***********************************
* main函數
* 利用數組是順序存儲的特性, *
* 通過降維來訪問二維數組! *
* r
***********************************/
void main(double *a, double *b, double *r, int n, int m, int times)
{
int i;
// 循環times次
#pragma omp parallel for
for (i = 0; i < times; i++)
{
// 矩陣的加法
plus(a, b, r, n, m);
// 矩陣按元素相乘
mul(a, b, r, n, m);
}
}
這個main.c中實現了矩陣的加法、矩陣按元素相乘的功能，用到的數據結構是二維數組，但是因為C語言中給函數傳遞二維數組比較麻煩，這里用降維的方法實現。另外在main()函數中，采用一個循環來進行測試，以測試性能。
3. 下面編寫test.pyx文件來調用上述C函數（注意，后綴是.pyx噢）：詳細的知識點在注釋中寫出來了~
# 既要import numpy, 也要用cimport numpy
import time
import numpy as np
cimport numpy as np
# 使用Numpy-C-API
np.import_array()
# cdefine C 函數
cdef extern from "main.h":
void plus(double *a, double *b, double *r, int n, int m)
void mul(double *a, double *b, double *r, int n, int m)
void main(double *a, double *b, double *r, int n, int m, int times)
"""
# 定義一個"包裝函數", 用于調用C語言的main函數，調用范例：plus_fun(a, b, r)
# 在這里要注意函數傳入的參數的類型聲明，double表示數組的元素是double類型的，
# ndim = 2表示數組的維度是2
# 在調用main函數時，要把python的變量強制轉化成相應的類型（以確保無誤），比如
# 當然，基本類型如int，可以不顯式地寫出來，如下面的a.shape[0]、a.shape[1]
"""
def main_func(np.ndarray[double, ndim=2, mode="c"] a not None,
np.ndarray[double, ndim=2, mode="c"] b not None,
np.ndarray[double, ndim=2, mode="c"] r not None,
times not None):
main(
np.PyArray_DATA(a),
np.PyArray_DATA(b),
np.PyArray_DATA(r),
a.shape[0],
a.shape[1],
times)
4. 為了用Cython編譯上述代碼，我們創建一個setup.py文件：
import numpy
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Distutils import build_ext
filename = 'test' # 源文件名
full_filename = 'test.pyx' # 包含后綴的源文件名
setup(
name = 'test',
cmdclass = {'build_ext': build_ext},
ext_modules=[Extension(filename,sources=[full_filename, "main.c"],
include_dirs=[numpy.get_include()])],
)
5. 上述的main.h、main.c、test.pyx一定要放在同一個文件夾下。此時在該文件夾下按住shift鍵，然后右擊鼠標，打開cmd或PowerShell控制臺，在控制臺中運行以下命令進行Cython編譯：
python setup.py build_ext --i
或者：
python setup.py build_ext --inplace
編譯成功的圖例：
此時在同目錄下會生成“test.cp36-win_amd64.pyd”的二進制碼文件，它是閉源的，但是可以直接用python來import。下面編寫測試代碼main.py來進行測試：
import test
import time
import numpy as np
start_time = time.time()
a = np.random.rand(100, 100) * 2 - 1 # 生成300*300的隨即矩陣
b = np.random.rand(100, 100) * 2 - 1
r = np.empty_like(a) # 創建一個空矩陣，用來存儲計算結果
test.main_func(a, b, r, 500000) # 調用main_func進行測試
end_time = time.time()
print(end_time - start_time) # 輸出時間
print(r) # 輸出運行結果
執行結果：
通過本例我們可以看到：將循環放在C語言模塊中，而不是原生的Python中，可以提高執行效率。
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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