众所周知，python是一种解释性语言。虽然使用了虚拟机，宏代码生成inline代码的方式来进行加速，但是由于其天生的GIL锁，动态等天生劣势，导致代码执行效率慢于传统静态语言。目前的大部分思路都是大部分功能性代码使用python。关键性能部分使用c来写扩展。下面就逐一来测试下各个方式的性能及优劣。

• python的c扩展
• cython
• ctypes调用so库
• matx

首先前四章分别介绍下使用方法。本章主要介绍c扩展的方法。

1.创建my_extend.c文件

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<Python.h>

//具体实现函数。实现循环次数累加并返回
int count(int n){
    int ans=0;
    for(int i=0;i<=n;i++){
        ans= ans + 1;
    }
    return ans;
}


//python的函数封装，解析python参数，将参数转为c类型并调用实际的c函数
static PyObject *Extest_count(PyObject *self,PyObject *args){
    int num;
    if(!(PyArg_ParseTuple(args,"i",&num))){
        return NULL;
    }
    return (PyObject*)Py_BuildValue("i",count(num));
}


//为每个模块增加PyMethodDef ModuleMethods[]数组
static PyMethodDef ExtestMethods[] = {
    {"count",Extest_count,METH_VARARGS},
    {NULL,NULL},
};

//模块定义
static struct PyModuleDef ExtestModule = {
    PyModuleDef_HEAD_INIT,
    "Extest",
    NULL,
    -1,
    ExtestMethods
};

//模块注册函数PyInit_Extest为函数名，PyInit_为指定前缀，Extest为模块名称
void PyInit_Extest(){
    PyModule_Create(&ExtestModule);
}

编写编译文件，创建setup.py文件

from distutils.core import setup,Extension

MOD = 'Extest' # 模块名

cpp_args = ["-O2"]  # 由于matx默认使用o2级别优化。所以所有的测试都默认使用o2级别优化

setup(
    name=MOD,
    ext_modules=[Extension(MOD,sources=['my_extend.c'], extra_compile_args=cpp_args)],

) #源文件名

执行python3 setup.py build

将build文件夹下lib.操作系统.架构-python版本文件夹下的so库文件拷贝到测试目录。

编写test.py文件

from Extest import count
print(count(9999))

执行文件即可