IT行业里面，很多门外汉应该也都知道，就是运行速度最快的是C，运行很慢的是Python。其实这都不是事，Python运行慢，但是代码量非常少。几十行代码就能做到C几百行才能做到的东西。当然小编这里并没有瞧不起C，C乃是语言中的祖母，只是相对来讲打个比方，今天这个小伙子厉害了，他居然运行Python和C一样快，直接惊呆了！咱们接下来看下！
在这里还是要推荐下我自己建的Python开发学习群:628979297，群里都是学Python开发的，如果你正在学习Python ，小编欢迎你加入，今天分享的这个案例已经上传到群文件，大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有Python软件开发相关的），包括我自己整理的一份2018最新的Python进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入Python的小伙伴
如何使用Cython
下面的代码来自Cython文档：
def f(x): return x**2-xdef integrate_f(a, b, N): s = 0 dx = (b-a)/N for i in range(N): s += f(a+i*dx) return s * dx
这是一个例子，一个不完整的函数的实现。作为纯Python代码，速度很慢，因为Python必须在机器本机数字类型和其内部对象类型之间来回转换。
现在考虑相同代码的Cython版本，并强调Cython的增加：
cdef double f(double x): return x**2-xdef integrate_f(double a, double b, int N): cdef int i cdef double s, x, dx s = 0 dx = (b-a)/N for i in range(N): s += f(a+i*dx) return s * dx
如果我们显式声明变量类型，无论是函数参数还是函数体（double，int等）中使用的变量，Cython都会将所有这些转换成C语言。我们也可以使用cdef关键字来定义 尽管这些函数只能被其他的Cython函数调用，而不能被Python脚本调用，但是这些函数主要是用C实现的。
Cython分析和性能
可以通过分析代码并亲眼目睹瓶颈在哪里获得最佳性能。Cython为Python的cProfile模块提供钩子，因此可以使用Python自己的分析工具来查看Cython代码的执行情况。无需在工具组之间切换；可以继续所熟悉和喜爱的Python世界中工作。
它有助于记住所有情况下，Cython不是魔术，仍然适用明智的现实世界的表现实践。在Python和Cython之间来回穿梭越少，你的应用运行得越快。
