在Cython中编码¶

本章讨论的是Cython，这是一种基于Python的编译语言。与Python相比，它的主要优势是代码可以更快(有时是几个数量级)，并且可以直接调用C和C++代码。由于Cython本质上是Python语言的超集，人们通常不会在Sage中区分Cython和Python代码(例如，人们谈论“Sage Python库”和“Python编码约定”)。

Python是一种解释性语言，没有声明变量的数据类型。这些特性使编写和调试变得很容易，但有时Python代码可能会很慢。Cython代码看起来很像Python，但它会被转换成C代码(通常是非常高效的C代码)，然后编译。因此，它提供了一种对Python开发人员来说很熟悉的语言，但具有提高速度的潜力。Cython还允许Sage开发人员与C和C++进行交互，这比直接使用PythonC API要容易得多。

Cython是已编译版本的Python。它最初是基于PYREX的，但根据Sage的开发人员的需要进行了更改；Cython是与Sage协同开发的。然而，它现在是一个独立的项目，它的使用超出了Sage的范围。因此，它是一种年轻但正在发展的语言，具有年轻但正在发展的文档。有关最新信息，请参阅其网页http://www.cython.org/，，或查看 Language Basics 立即开始。

在Sage中编写Cython代码¶

有几种方法可以在Sage中创建和构建Cython代码。

在Sage Notebook中，任何单元格都以 %cython 。当你评估该单元格时，
1. 它被保存到一个文件中。
2. Cython在其上运行，并在必要时自动链接所有标准Sage库。
3. 生成的共享库文件 (.so / .dll / .dylib )然后加载到您正在运行的Sage实例中。
4. 该单元格中定义的功能现在可供您在笔记本中使用。此外，输出单元格还有一个指向C程序的链接，该程序被编译以创建 .so 文件。
5. A cpdef 或 def 函数，比如说 testfunction 中定义的 %cython 工作表中的单元格可以导入并在不同的 %cython 通过导入同一工作表中的单元格，如下所示：
```
%cython
from __main__ import testfunction
```
创建一个 .spyx 文件并从命令行附加或加载它。这类似于创建一个 %cython 笔记本中的单元格，但完全从命令行(而不是从笔记本)工作。
创建 .pyx 文件并将其添加到Sage库中。那就跑吧 sage -b 来重建赛奇。

附加或加载.spyx文件¶

尝试使用Cython而无需学习任何有关distutils等的知识的最简单方法是创建一个扩展名为 spyx ，代表“Sage派瑞克斯”：

创建文件 power2.spyx 。

请在其中添加以下内容：

def is2pow(n):
    while n != 0 and n%2 == 0:
        n = n >> 1
    return n == 1

启动Sage命令行解释器并加载 spyx 文件(如果您没有安装C编译器，则此操作将失败)。
```
sage: load("power2.spyx")
Compiling power2.spyx...
sage: is2pow(12)
False
```

请注意，您可以更改 power2.spyx ，然后再次加载它，它将被动态重新编译。您还可以附加 power2.spyx 因此，每当您进行更改时，它都会重新加载：

sage: attach("power2.spyx")

使用Cython是因为它的速度。以下是对2.6 GHz皓龙的定时测试：

sage: %time [n for n in range(10^5) if is2pow(n)]
[1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048, 4096, 8192, 16384, 32768, 65536]
CPU times: user 0.60 s, sys: 0.00 s, total: 0.60 s
Wall time: 0.60 s

现在，文件中的代码 power2.spyx 是有效的Python，如果我们将其复制到一个文件中 powerslow.py 加载后，我们会得到以下结果：

sage: load("powerslow.py")
sage: %time [n for n in range(10^5) if is2pow(n)]
[1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024, 2048, 4096, 8192, 16384, 32768, 65536]
CPU times: user 1.01 s, sys: 0.04 s, total: 1.05 s
Wall time: 1.05 s

顺便说一句，我们甚至可以用带有类型声明的Cython版本获得更快的速度，方法是更改 def is2pow(n): 至 def is2pow(unsigned int n): 。

中断和信号处理¶

在为Sage编写Cython代码时，必须特别小心，以确保代码可以被 CTRL-C 。

Sage使用 cysignals package 有关这一点，请参阅 cysignals documentation 以获取更多信息。

取消Cython代码pickling¶

对Python类和扩展类(如Cython)的pickling是不同的。中讨论了这一点 Python pickling documentation 。要取消对扩展类的筛选，需要编写一个 __reduce__() 方法，该方法通常返回元组 (f, args, ...) 以至于 f(*args) 返回原始对象(其副本)。作为示例，下面的代码片段是 __reduce__() 方法来自 sage.rings.integer.Integer ：

def __reduce__(self):
    '''
    This is used when pickling integers.

    EXAMPLES::

        sage: n = 5
        sage: t = n.__reduce__(); t
        (<cyfunction make_integer at ...>, ('5',))
        sage: t[0](*t[1])
        5
        sage: loads(dumps(n)) == n
        True
    '''
    # This single line below took me HOURS to figure out.
    # It is the *trick* needed to pickle Cython extension types.
    # The trick is that you must put a pure Python function
    # as the first argument, and that function must return
    # the result of unpickling with the argument in the second
    # tuple as input. All kinds of problems happen
    # if we don't do this.
    return sage.rings.integer.make_integer, (self.str(32),)

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