使用Pyrex来扩展和加速Python程序的教程

 Pyrex 是一种专门设计用来编写 Python 扩展模块的语言。根据 Pyrex Web 站点的介绍，“它被设计用来在友好易用的高级 Python 世界和凌乱的低级 C 世界之间搭建一个桥梁。”虽然几乎所有的 Python 代码都可以作为有效的 Pyrex 代码使用，但是您可以在 Pyrex 代码中添加可选的静态类型声明，从而使得这些声明过的对象以 C 语言的速度运行。
加速 Python

从某种意义上来说，Pyrex 只是不断发展的 Python 类语言系列的一个部分：Jython、IronPython、Prothon、Boo、Vyper（现在没人用了）、Stackless Python（以一种方式）或 Parrot runtime（以另外一种方式）。按照语言的术语来说，Pyrex 本质上是在 Python 中添加了类型声明。它的另外几个变化没有这么重要（不过对 for 循环的扩展很漂亮）。

然而，您真正希望使用 Pyrex 的原因是它编写的模块比纯 Python 运行得更快，可能会快很多。

实际上，Pyrex 会从 Pyrex 代码生成一个 C 程序。中间文件 module.c 依然可以用于手工处理。然而对于“普通的” Pyrex 用户来说，没有什么理由需要修改所生成的 C 模块。Pyrex 本身可以让您访问那些对速度至关重要的 C 级代码，而节省了编写内存分配、回收、指针运算、函数原型等的工作。Pyrex 还可以无缝地处理 Python 级对象的所有接口；通常它都是通过在必要的地方将变量声明为 PyObject 结构并使用 Python C-API 调用进行内存处理和类型转换而实现的。

对于大部分情况来说，Pyrex 不需要不断对简单数据类型变量进行装箱（box） 和 拆箱（unbox） 操作，因此速度比 Python 更快。例如，Python 中的 int 类型是一个具有很多方法的对象。它有一个继承树，自己有一个计算好的“方法解析顺序（mothod resolution order，MRO）”。它有分配和回收方法可以用于内存处理。它知道何时将自己转换为一个 long 类型，以及如何对其他类型的值进行数值运算。所有这些额外的功能都意味着在使用 int 对象进行处理时需要经过更多级的间接处理或条件检查。另外一方面，C 或 Pyrex 的 int 变量只是内存中各个位设置为 1 或 0 的一个区域。使用 C/Pyrex 的 int 类型进行处理不需要涉及 任何 间接操作或条件检查。一个 CPU “加”操作在硅芯片中就可以执行完了。

在仔细选择的情况中，Pyrex 模块的速度可以比 Python 版本的相同模块的运行速度快 40 到 50 倍。但是与使用 C 本身 编写的模块相比，Pyrex 版本的模块几乎都不会比 Python 版本的模块更长，代码更类似于 Python，而不是 C。

当然，当您开始谈论加速（类）Python 模块时，Pyrex 并不是惟一可用的工具。在 Python 开发者的选择中，也可以使用 Psyco。Psyco 可以保持代码非常简短；它是（x86）机器代码中的一个 JIT Python 代码编译器。与 Pyrex 不同，Psyco 并不会精确地限定变量的类型，而是根据数据 可能 是哪种类型的每种假设为每个 Python 代码块创建几种可能的机器代码。如果在一个给定的代码段中数据是是简单类型，例如 int，那么这段代码（如果是一个循环，这种情况就更为突出）就可以很快地运行。例如，x 在一个执行一百万次的循环中可以是 int 类型，但是在循环结束时可以依然是一个 float 类型的值。Psyco 可以使用与在 Pyrex 中显式指定的类型相同的类型来加速循环。