# Python运行文件，命名为cal_fib.py import time def fib(n): begin=time.time() a,b=0,1 for i in range(n): a,b=a+b,a end=time.time() print(end-begin) return a fib(1000000)
cython环境配置：ubuntu18.04,anaconda3,python3.7,cython 0.28
cython第一个文件：
# 命名为 cal_fib.pyx import time def fib(n): begin=time.time() a,b=0,1 for i in range(n): a,b=a+b,a end=time.time() print(end-begin) return a
cython 第二个文件：
from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup(name='test', ext_modules=cythonize("cal_fib.pyx"))
转移到cython文件所在的目录，使用命令进行编译：
python setup.py build_ext --inplace
之后会生成编译好的文件。然后在Python中，
from cal_fib import fib fib(100000)
可以得到运行所需时间和得到的数值：
运行时间为0.1033秒，得到的斐波那契数字太大，忽略
使用Python方法运行，得到的时间为9.0秒
在这个案例中，cython运行的效率比Python提高了90倍左右
# 如果计算的斐波那契数字比较小，两者相差的效率不会这么大。随着计算级别增加，cython的效率可能随之提高。
# 参考文章：http://docs.cython.org/en/latest/src/quickstart/build.html
