cython教程

.写测试代码：
zhouhh@zhouhh-home:~$ vi test.pyx
[python] view plaincopy
    def sayhello(char* str):
        if str == None:
            print 'hello world'
        else:
            print str  

.编译成C语言
zhouhh@zhouhh-home:~$ cython test.pyx
zhouhh@zhouhh-home:~$ ls test.c
test.c
test.c是由cython通过 test.pyx生成的。

. gcc编译成.o文件
直接执行gcc会出错，必须包含python目录。
zhouhh@zhouhh-home:~$ gcc  test.c
test.c::: error: Python.h: 没有该文件或目录
test.c::: error: structmember.h: 没有该文件或目录
test.c::: error: #error Python headers needed to compile C extensions, please install development version of Python.
...
zhouhh@zhouhh-home:~$ gcc -c -fPIC -I/usr/include/python2. test.c
-fPIC表示编译成共享库，-I后跟include的路径。

.生成共享库
zhouhh@zhouhh-home:~$ gcc -shared test.o -o test.so

.在python中引用共享库
zhouhh@zhouhh-home:~$ vi test.py
import test
test.sayhello('ni hao')

.执行
zhouhh@zhouhh-home:~$ python test.py
ni hao

.疑问：
不知怎么穿NULL指针给函数参数。

.参考：
http://www.cython.org/
http://blog.csdn.net/lanphaday/archive/2009/09/17/4561611.aspx

一种为Python写C扩展的方式，尝试一下。
参考文献：
    [r] 官方主页： http://www.cython.org/
    [r] Cython三分钟入门： http://blog.csdn.net/lanphaday/archive/2009/09/17/4561611.aspx
    [u] A quick Cython introduction： http://www.perrygeo.net/wordpress/?p=116 其实就是上文的原文
    [i] Cython's Documentation： http://docs.cython.org/ 看到"Extensioin types"

   基 本使用
Cython基于pyrex，但是拥有更多功能和优化。用来写Python的C扩展的，并生成有效的C代码。写出的文件扩展名是 ".pyx" ，已经可以算作一种语言了。
一个简单的加法函数( addtest.pyx ):
def addtest(a,b):
    cdef float c=a+b
    return c

编译和生成动态库:
cython addtest.pyx
gcc -c -fPIC -I/usr/include/python2. addtest.c
gcc -shared addtest.o -o addtest.so

使用:
$ python
>>> import addtest
>>> addtest(,)
3.0

构建Cython代码的方式：
    使用 setup.py ，常用
    使用pyximport导入 ".pyx" 文件
    运行cython命令编译出.c文件后再编译成.so文件
    使用Sage

使用 setup.py 方式，例如一个 hello.pyx 文件，编写的 setup.py 如下:
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Distutils import build_ext
ext_modules=[Extension('hello',['hello.pyx'])]
setup(
    name='Hello world app',
    cmdclass={'build_ext':build_ext},
    ext_modules=ext_modules
)

构建使用命令 python setup.py build_ext --inplace 。
Cython提高速度的主要原因是使用静态类型。可以在任何参数前直接使用C的类型定义。函数内的话要加"cdef"前缀。如:
def f(double x):
    cdef double ret
    ret=x**-x
    return ret

仅仅使用Cython编译纯Python代码可以提高35%的性能，几乎全部使用静态类型以后提高4倍。

C风格函数声明，"except? -2"表示返回-2时就是出错了。不过"except *"是肯定安全的。如:
cdef :
    -x
使用cpdef时，这个函数就可以同时被C和Python调用了。当使用了C函数时，因为避开了昂贵的函数调用，旺旺可以提高150倍的速度。
不要过度优化，一步步的优化并且查看profile。使用"cython -a"参数可以查看HTML报告。

   调 用其他C库
3.1   简 单例子
导入"math.h"中的 sin() 函数并使用:
cdef extern from "math.h":
    double sin(double)
cdef double f(double x):
    return sin(x*x)
Cython不会去扫描头文件，所以自己必须再声明一遍。下面是使用时必须连接上其他库的 setup.py 文件:
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Distutils import build_ext
ext_modules=[
    Extension('demo',['demo.pyx',],libraries=['m',])
    ]
setup(
    name='Demos',
    cmdclass={'build_ext':build_ext},
    ext_modules=ext_modules,
)
同理可以使用任何动态或静态编译的库。
3.2   重 新定义外部C库的定义
一段C代码，头文件中的类型定义与函数声明:
typedef struct _Queue Queue;
typedef void *QueueValue;

Queue *queue_new(void);
void queue_free(Queue *queue);

int queue_push_head(Queue *queue, QueueValue data);
QueueValue queue_pop_head(Queue *queue);
QueueValue queue_peek_head(Queue *queue);

int queue_push_tail(Queue *queue, QueueValue data);
QueueValue queue_pop_tail(Queue *queue);
QueueValue queue_peek_tail(Queue *queue);

int queue_is_empty(Queue *queue);

对应的Cython定义，写入一个".pxd"文件中:
cdef extern from "libcalg/queue.h":
    ctypedef struct Queue:
        pass
    ctypedef void* QueueValue

    Queue* new_queue()
    void queue_free(Queue* queue)

    int queue_push_head(Queue* queue, QueueValue data)
    QueueValue  queue_pop_head(Queue* queue)
    QueueValue queue_peek_head(Queue* queue)

    int queue_push_tail(Queue* queue, QueueValue data)
    QueueValue queue_pop_tail(Queue* queue)
    QueueValue queue_peek_tail(Queue* queue)

    bint queue_is_empty(Queue* queue)

大部分时候这种声明与头文件几乎是一样的，你可以直接拷贝过来。唯一的区别在最后一行，C函数的返回值其实是布尔值，所以用bint类型会转换成 Python的布尔值。
这里可以不关心结构体的内容，而只是用它的名字。

   类 定义
一个类的例子:
cimport cqueue
cimport python_exc

cdef class Queue:
    cdef cqueue.Queue_c_queue
    def __cinit__(self):
        self._c_queue=cqueue.new_queue()

这里的构造函数是 __cinit__() 而不是 __init__() 。虽然 __init__() 依然有效，但是并不确保一定会运行(比如子类忘了调用基类的构造函数)。因为未初始化的指针经常导致Python挂掉而没有任何提示，所以 __cinit__() 总是会在初始化时调用。不过其被调用时，对象尚未构造完成，所以除了cdef字段以外，避免其他操作。如果要给 __cinit__() 构造和函数加参数，必须与 __init__() 的匹配。

构造函数初始化资源时记得看看返回的资源是否是有效的。如果无效可以抛出错误。Cython提供了内存不足异常，如下:

def __cinit__(self):
    self._c_queue=cqueue.new_queue()
    if self._c_queue is NULL:
        python_exc.PyErr_NoMemory()

Cython提供的析构函数，仅在建立成功内部对象时释放内部对象:

def __dealloc__(self):
    if self._c_queue is not NULL:
        cqueue.queue_free(self._c_queue)

将数据以通用指针方式进入，和返回时的强制类型转换:
cdef append(self,int value):
    cqueue.queue_push_tail(self._c_queue,<void*>value)
cdef int pop(self):
    return <int>cqueue.queue_pop_head(self._c_queue)

Cython除了支持普通Python类以外，还支持扩展类型，使用"cdef class"定义。在内存占用和效率上更好。因为使用C结构体存储字段和方法，而不是Python字典。所以可以存储任意C字段类型，而不是其 Python包装。访问时也是直接访问C的值，而不是通过字典查找。

普通的Python类可以继承自cdef类，但是反之则不行。Cython需要知道完整的继承层次来定义C结构体，并且严格限制单继承。不过普通 Python类可以继承任一数量的Python类和扩展类型，无论在Python中还是在Cython代码中。

   与 Python交互
如果Cython调用Python函数失败，则直接返回NULL，而不是异常对象。
如果一个函数既有可能返回NULL，也有可能返回0，则处理起来就比较麻烦。Python C API的做法是 PyErr_Occurred() 函数。不过这种方式有性能损耗。在Cython中你可以自己指定哪个返回值代表错误，所以环境只要检查这个返回值即可。其他所有值都回无损耗的被接受。
在函数定义时指定except子句，则仅在函数返回该值时检查是否需要抛出异常。这样同一个函数返回0和返回0同时返回错误就可以区分开。例子:
cdef :
    #...
类中的 cdef 定义C方法，而 cpdef 可以同时定义C方法和Python方法

举个例子：
# hello.pyx
def say_hello_to(name):
print("Hello %s!" % name)

# setup.py
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Distutils import build_ext

ext_modules = [Extension("hello", ["hello.pyx"])]

setup(
name = 'Hello world app',
cmdclass = {'build_ext': build_ext},
ext_modules = ext_modules
)

在命令行里执行编译：
python setup.py build_ext --inplace

在Python里调用：
from hello import say_hello_to
say_hello_to(" world ")