官方网站: https://cython.org/ 文件: https://docs.cython.org/ Github存储库: https://github.com/cython/cython 维基: https://github.com/cython/cython/wiki
pip安装Cython
派比 ,带有JIT编译器的Python实现。 优点:JIT编译,运行时优化,完全符合语言,与外部C/C++代码良好集成 缺点:非CPython运行时,运行时的资源使用量相对较大,与CPython-扩展的兼容性有限,性能结果不明显
努姆巴 是一个Python扩展,它基于LLVM编译器基础设施(可能最著名的是它的 叮当作响 C编译器)。 它主要针对使用NumPy的数字代码。 优点:JIT编译与运行时优化 缺点:有限的语言支持、相对较大的运行时依赖性(LLVM)、不明显的性能结果
Pythran公司 是一个静态Python-to-C++扩展编译器,用于该语言的一个子集,主要针对数值计算。 Pythran可以(而且可能是最好的)用作额外的 NumPy代码的后端 在赛马中。 mypyc公司 ,一个静态Python-to-C扩展编译器,基于 梅比 静态Python分析器。 就像Cython的 纯Python模式 mypyc可以使用PEP-484类型注释来优化静态类型的代码。 优点:很好地支持语言和PEP-484类型,良好的类型推断,合理的性能提升 缺点:不支持低级优化和类型化,自以为是的Python类型解释,降低了Python的兼容性和编译后的自省
努伊特卡 ,一个静态Python-to-C扩展编译器。 优点:高度兼容语言,性能提高合理,支持静态应用程序链接(类似于 cython_冻结 但能够将库依赖项绑定到自包含的可执行文件中) 缺点:不支持低级优化和键入
对几乎所有Python语言特性的快速、高效和高度兼容支持,包括动态特性和自省 与所有仍在使用和未来版本的CPython完全兼容 “一次生成,到处编译”C代码生成,允许重复的性能结果和测试 C编译时适应目标平台和Python版本 支持其他C-API实现,包括PyPy和Pyston 与C/C++代码无缝集成 广泛支持手动优化和调至C级 拥有数千个库、包和工具的庞大用户群 近二十年的错误修复和静态代码优化
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