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cpython
2020-12-31 05:50:04<div><h3>Description of Problem, Request, ...<ul><li>Package Name/Version: <strong>cpython/3.6.4</strong></li> <p>Thanks for the support!</p><p>该提问来源于开源项目:bincrafters/community</p></div> -
Cpython
2018-11-09 14:01:32先编译在运行 from distutils.core import setup, Extension from Cython.Build import cythonize import numpy setup(ext_modules = cythonize(Extension( 'dot_cython', sources=['dot_cython.pyx'], ...先编译在运行
from distutils.core import setup, Extension
from Cython.Build import cythonize
import numpy
setup(ext_modules = cythonize(Extension(
'dot_cython',
sources=['dot_cython.pyx'],
language='c',
include_dirs=[numpy.get_include()],
library_dirs=[],
libraries=[],
extra_compile_args=[],
extra_link_args=[]
)))# dot_cython.pyx import numpy as np cimport numpy as np cimport cython @cython.boundscheck(False) @cython.wraparound(False) cdef np.ndarray[np.float32_t, ndim=2] _naive_dot(np.ndarray[np.float32_t, ndim=2] a, np.ndarray[np.float32_t, ndim=2] b): cdef np.ndarray[np.float32_t, ndim=2] c cdef int n, p, m cdef np.float32_t s if a.shape[1] != b.shape[0]: raise ValueError('shape not matched') n, p, m = a.shape[0], a.shape[1], b.shape[1] c = np.zeros((n, m), dtype=np.float32) for i in xrange(n): for j in xrange(m): s = 0 for k in xrange(p): s += a[i, k] * b[k, j] c[i, j] = s return c def naive_dot(a, b): return _naive_dot(a, b)
python setup.py build_ext --inplace
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Build import cythonize
setup(
name = 'helloworld',
ext_modules=cythonize([
Extension("helloworld", ["helloworld.pyx"]),
]),
)
编译:
python Setup.py build
安装:
python Setup.py install
安装后,会将在build/lib.???目录下生成的helloworld.pyd拷贝到Lib/site-packages
测试:
>>>import helloworld
>>>helloworld.SayHello()
hello,world
4.2 其次就是可以自己写Makefile进行编译
写Makefile的好处就是可以知道编译的实质:
下面是用于Windows下编译的Makefile,Makefile内容如下:
ALL :helloworld.pyd
helloworld.c : helloworld.pyx
cython -o helloworld.c helloworld.pyx
helloworld.obj :helloworld.c
cl -c -Id:\python27\include helloworld.c
helloworld.pyd :helloworld.obj
link /DLL /LIBPATH:d:\python27\libshelloworld.obj /OUT:helloworld.pyd
执行命令:
set PATH=D:\Python27\Scripts;%PATH%
nmake
进行编译,会在根目录下生成helloworld.pyd
linux下的Makefile和Windows下的类似,只是编译器不同而己,另外,生成的文件名为:helloworld.so,而不是helloworld.pyd
cpython语法
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CPython教程
2019-06-20 20:53:48CPython-Tutorial-zh 中文CPython教程 简述 Python有时候太慢,如果手动编译C或者是C++来写#include<Python.h>的文件也比较麻烦。 CPython无疑是一个比较好的选择。 这篇教程是基于 ......CPython-Tutorial-zh
简述
Python有时候太慢,如果手动编译C或者是C++来写
#include<Python.h>
的文件也比较麻烦。
CPython无疑是一个比较好的选择。这篇教程是基于
- https://cython.readthedocs.io/en/latest/src/tutorial/cython_tutorial.html
同时也参考了 http://docs.cython.org/en/latest/ - 但我会在这个的基础上做一些补充。
同样,这个项目,我会持续更新到github上 - https://github.com/Sean16SYSU/CPython-Tutorial-zh
改进的理由
来源于link1的
- 每一行的计算量很少,因此python解释器的开销就会变的很重要。
- 数据的局部性原理:很可能是,当使用C的时候,更多的数据可以塞进CPU的cache中,因为Python的元素都是Object,而每个Object都是通过字典实现的,cache对这个数据不很友好。
项目
Hello World项目
第一个项目是Hello world。
创建一个文件
helloworld.pyx
,内容如下:print("Hello world!")
保存后,创建
setup.py
文件,内容如下:from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup( ext_modules = cythonize("helloworld.pyx") )
保存后,命令行进入
setup.py
所在目录,并输入python setup.py build_ext --inplace
,如下:PS D:\Code\CPython\Test> python setup.py build_ext --inplace Compiling helloworld.pyx because it changed. [1/1] Cythonizing helloworld.pyx running build_ext building 'helloworld' extension creating build creating build\temp.win-amd64-3.6 creating build\temp.win-amd64-3.6\Release C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.13.26128\bin\HostX86\x64\cl.exe /c /nologo /Ox /W3 /GL /DNDEBUG /MD -IC:\Users\lijy2\AppData\Local\Programs\Python\Python36\include -IC:\Users\lijy2\AppData\Local\Programs\Python\Python36\include "-IC:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.13.26128\ATLMFC\include" "-IC:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.13.26128\include" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\NETFXSDK\4.6.1\include\um" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.16299.0\ucrt" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.16299.0\shared" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.16299.0\um" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.16299.0\winrt" "-IC:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\include\10.0.16299.0\cppwinrt" /Tchelloworld.c /Fobuild\temp.win-amd64-3.6\Release\helloworld.obj helloworld.c C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.13.26128\bin\HostX86\x64\link.exe /nologo /INCREMENTAL:NO /LTCG /DLL /MANIFEST:EMBED,ID=2 /MANIFESTUAC:NO /LIBPATH:C:\Users\lijy2\AppData\Local\Programs\Python\Python36\libs /LIBPATH:C:\Users\lijy2\AppData\Local\Programs\Python\Python36\PCbuild\amd64 "/LIBPATH:C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.13.26128\ATLMFC\lib\x64" "/LIBPATH:C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2017\Community\VC\Tools\MSVC\14.13.26128\lib\x64" "/LIBPATH:C:\Program Files (x86)\Windows Kits\NETFXSDK\4.6.1\lib\um\x64" "/LIBPATH:C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\lib\10.0.16299.0\ucrt\x64" "/LIBPATH:C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\lib\10.0.16299.0\um\x64" /EXPORT:PyInit_helloworld build\temp.win-amd64-3.6\Release\helloworld.obj /OUT:D:\Code\CPython\Test\helloworld.cp36-win_amd64.pyd /IMPLIB:build\temp.win-amd64-3.6\Release\helloworld.cp36-win_amd64.lib 正在创建库 build\temp.win-amd64-3.6\Release\helloworld.cp36-win_amd64.lib 和对象 build\temp.win-amd64-3.6\Release\helloworld.cp36-win_amd64.exp 正在生成代码 已完成代码的生成
在该目录下的命令行进入Python操作界面,导入包之后,就会自动输出
Hello world!
,如下:PS D:\Code\CPython\Test> python Python 3.6.6 (v3.6.6:4cf1f54eb7, Jun 27 2018, 03:37:03) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import helloworld Hello world!
这就完成了一个简单的CPython的扩展书写。下面再举例子。
Fibonacci Function项目
斐波那契数列:1, 1, 2, 3, 5,…
前两位为1,之后每个数等于前面两个数之和。创建
fib.pyx
,内容如下:from __future__ import print_function def fib(n): a, b = 0, 1 while b < n: print(b, end=' ') a, b = b, a + b print()
创建
setup.py
文件,内容如下:from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup( ext_modules = cythonize("fib.pyx") )
通过命令
python setup.py build_ext --inplace
,生成出来的文件:import fib fib.fib(100)
输出:
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
- 但是经过测试之后,发现速度并没有很高的提升,很可能是操作本来就很简单,数值也很小,没什么优化的空间了。
Primes项目
给一个数值n,输出前n个质数(list)。
写到
primes.pyx
中:def primes(int nb_primes): cdef int n, i, len_p cdef int p[1000] if nb_primes > 1000: nb_primes = 1000 len_p = 0 n = 2 while len_p < nb_primes: for i in p[:len_p]: if n % i == 0: break else: p[len_p] = n len_p += 1 n += 1 result_as_list = [prime for prime in p[:len_p]] return result_as_list
同理,
setup.py
文件内容为:from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup( ext_modules = cythonize("primes.pyx") )
在参考的link中给出了测试的案例,有些解释的不太好,我这边描述一下
- 直接使用Python实现版本,平均用时23ms
- Python版本用CPython编译(对,直接把Python文件名字像pyx一样放进去就好了), 平均用时11ms
- pyx的CPython编译版本,平均用时1.6ms
Stat项目
注意,这里不能直接使用stat,因为似乎是有这个库了emmmm
stat_.pyx
:from libc.math cimport sqrt def mean(list arr): cdef: int i int sz double tmp tmp = 0 sz = len(arr) for i in range(sz): tmp += arr[i] return tmp / sz def std(list arr): cdef: double m = mean(arr) int sz, i double tmp sz = len(arr) tmp = 0 for i in range(sz): tmp += (arr[i] - m) ** 2 return sqrt(tmp)
setup.py
:from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup( ext_modules = cythonize("stat_.pyx") )
命令还是一样的:
python setup.py build_ext --inplace
测试:
>>> import stat_ >>> a = [1,2,3] >>> stat_.mean(a) 2.0 >>> stat_.std(a) 1.4142135623730951
- https://cython.readthedocs.io/en/latest/src/tutorial/cython_tutorial.html
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cpython_cpython使用
2020-11-30 11:54:14pyobjectcpython 中基本的数据结构是 object,所有的 python 对象都可以用 pyobject * 来访问,cpython 中通过 object 手动实现了对象系统。 pyobject 定义于 includeobject.h 中,可以看到,结构体里只是一个简单.....广告关闭
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pyobjectcpython 中基本的数据结构是 object,所有的 python 对象都可以用 pyobject * 来访问,cpython 中通过 object 手动实现了对象系统。 pyobject 定义于 includeobject.h 中,可以看到,结构体里只是一个简单的 pyobject_head 宏。 typedef struct _object { pyobject_head} pyobject; 展开之后为typedef struct...
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什么是CPython
2018-02-27 16:00:01CPython是特指C语言实现的Python,就是原汁原味的Python。 之所以使用CPython这个词,是因为Python还有一些其它的实现,比如Jython,就是Java版的Python,还有烧脑的PyPy,使用Python再把Python实现了一遍。 如下...CPython是特指C语言实现的Python,就是原汁原味的Python。
之所以使用CPython这个词,是因为Python还有一些其它的实现,比如Jython,就是Java版的Python,还有烧脑的PyPy,使用Python再把Python实现了一遍。
如下是官方对CPython的说明:
CPython is Guido van Rossum’s reference version of the Python computing language. It’s most often called simply “Python”; speakers say “CPython” generally to distinguish it explicitly from other implementations.
这个页面对Python各种不同的实现有一个说明:
https://wiki.python.org/moin/PythonImplementations?action=show&redirect=implementation
当我们编写Python代码时,我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码,就需要Python解释器去执行.py文件。
由于整个Python语言从规范到解释器都是开源的,所以理论上,只要水平够高,任何人都可以编写Python解释器来执行Python代码(当然难度很大)。事实上,确实存在多种Python解释器。
CPython
当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.5后,我们就直接获得了一个官方版本的解释器:CPython。这个解释器是用C语言开发的,所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。
CPython是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。IPython
IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器,也就是说,IPython只是在交互方式上有所增强,但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的。好比很多国产浏览器虽然外观不同,但内核其实都是调用了IE。CPython用>>>作为提示符,而IPython用In [序号]:作为提示符。
PyPy
PyPy是另一个Python解释器,它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术,对Python代码进行动态编译(注意不是解释),所以可以显著提高Python代码的执行速度。
绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行,但是PyPy和CPython有一些是不同的,这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。如果你的代码要放到PyPy下执行,就需要了解PyPy和CPython的不同点。Jython
Jython是运行在Java平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。IronPython
IronPython和Jython类似,只不过IronPython是运行在微软.Net平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成.Net的字节码。 -
CPython 2.7.10
2020-12-04 11:45:15<div><p>Added CPython 2.7.10.</p><p>该提问来源于开源项目:saghul/pythonz</p></div> -
Bump CPython
2020-12-01 22:47:27- The update to CPython 3.6 rendered the usage of <code>enum34</code> invalid (it does not and will never support CPython 3.6). Removal of <code>enum34</code> required updating the Python Azure libs, ... -
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2020-12-08 11:32:49What's all this fuss about Python and CPython (Jython,IronPython), I don't get it:python.org mentions that CPython is:The "traditional" implementation of Python (nicknamed CPython)CPython is the defau... -
cpython发现
2019-12-17 16:36:12当我们从Python官方网站下载并安装好Python 后,我们就直接获得了一个官方版本的解释器:CPython。这个解释器是用C语言开发的,所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。 CPython是使用最广的... -
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2020-08-27 17:51:15CPython CPython是特指C语言实现的Python,就是原汁原味的Python。 之所以使用CPython这个词,是因为Python还有一些其它的实现,比如Jython,就是Java版的Python,还有烧脑的PyPy,使用Python再把Python实现了一遍... -
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2020-10-21 16:46:55python底层代码由C语言编写,这是Cpython即python底层代码,从github上下载来的,希望大家一起学习进步。 -
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2020-12-17 12:32:49CPython当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.x后,我们就直接获得了一个官方版本的解释器:CPython。这个解释器是用C语言开发的,所以叫CPython。在命令行下运行python就是启动CPython解释器。CPython是使用... -
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2020-12-25 17:09:13s important for CPython to use this API itself for implementing external modules (e.g. <code>functools</code> or <code>json). I'm regularly annoyed that the designers of the C API in CPython are ... -
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2020-12-06 14:58:59Python是解释型语言,代码在执行时会一行一行地...当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.x后,我们就直接获得了一个官方版本的解释器:CPython。这个解释器是用C语言开发的,所以叫CPython。在命令行下运行pyt -
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2021-01-11 17:12:46<div><p>An attempt to update cpython code base to 2.7.8 (hg tag v2.7.8), just copied the changed codes to pyston's codes. Most changes is under <code>from_cpython/Lib/test/</code> folder. <p>I use... -
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