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使用Cython和Nuitka编译Python脚本

0x00 前言在Python中，可以使用py2exe或PyInstaller之类的工具将Python脚本编译成二进制文件，从而提升可移植性，并在一定程度上提升了性能。...为了测试不同编译方式的性能差异，这里统一使用python2.7中提供的test/pystone.py作为执行脚本。由于这个脚本不支持python3，因此做了下python3的适配。.../usr/bin/env python """ "PYSTONE" Benchmark Program Version: Python/1.1 (corresponds to C/1.1..._7); __pyx_t_7 = 0; 可以看出，C代码本身就已经很难读懂了，编译后的二进制文件基本是不可能还原出原始的python代码的。...本来想在Python 3.11下测试下性能，不过发现目前最新版本的nuitka还没适配Python 3.11，编译会有报错。

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Python 的 .py 与 Cython 的 .pxd .pyx .pyd 文件格式之间的主要区别

Python 最常用格式就是 .py (另一较常用格式为 .pyw)，由 python.exe 解释，可在控制台下运行。...pxd 文件还可为 .pyx 文件模块提供 Cython 接口，以便其它 Cython 模块可使用比 Python 更高效的协议与之进行通信。...可用 cimport 关键字将 .pxd 文件导入 .pyx 模块文件中。.pyx 文件.pyx 文件是由 Cython 编程语言 "编写" 而成的 Python 扩展模块源代码文件。....pyx 文件类似于 C 语言的 .c 源代码文件，.pyx 文件中有 Cython 模块的源代码。...不像 Python 语言可直接解释使用的 .py 文件，.pyx 文件必须先被编译成 .c 文件，再编译成 .pyd (Windows 平台) 或 .so (Linux 平台) 文件，才可作为模块 import

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Python3.X使用Cython调用CC++

<<endl; } } 2 编写pxd文件 pxd 文件可以看成是Cython（即pyx文件）的头文件，关于pxd和pyx文件可以简单如下来理解： pxd文件是pyx与C/C++之间的桥梁...pyx是C/C++与Python之间的桥梁。既然pxd是头文件，那就是跟demo.h长的很像，创建cdemo.pxd文件，内容如下。...文件前面说过，pyx文件是C/C++与Python之间的桥梁，也就是pyx文件会将C/C++代码做一层包装，方便Python直接调用，创建adapter.pyx文件，代码如下。...创建PyMyDemo类用于将C/C++代码做一层封装，使得Python能直接调用。 4 创建setup.py文件 setup.py文件相对比较简单，代码如下。...")) 5 执行编译在控制台输入如下命令： python setup.py build_ext --inplace 执行命令后，在当前目录会生成adapter.cpp，这个文件是根据adapter.pyx

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Python的.py与Cython的.pxd.pyx.pyd 文件格式之间的主要区别

.py 文件Python 最常用格式就是 .py (另一较常用格式为 .pyw)，由 python.exe 解释，可在控制台下运行。...pxd 文件还可为 .pyx 文件模块提供 Cython 接口，以便其它 Cython 模块可使用比 Python 更高效的协议与之进行通信。...可用 cimport 关键字将 .pxd 文件导入 .pyx 模块文件中。.pyx文件.pyx 文件是由 Cython 编程语言 "编写" 而成的 Python 扩展模块源代码文件。....pyx 文件类似于 C 语言的 .c 源代码文件，.pyx 文件中有 Cython 模块的源代码。...不像 Python 语言可直接解释使用的 .py 文件，.pyx 文件必须先被编译成 .c 文件，再编译成 .pyd (Windows 平台) 或 .so (Linux 平台) 文件，才可作为模块 import

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加速Python代码的秘密武器，探索Cython的秘密

Cython能够将Python和C混合编码的.pyx脚本转换为C代码，主要用于优化Python脚本性能或Python调用C函数库。...pyx文件是啥后缀为.pyx的文件是Cython的源代码文件，而不是Python的源代码文件。它将用于扩展Python的代码转换为C或C++代码，以提供更高的性能。....pyx文件包含了Cython编写的代码，其中可以包含Python代码和ython特定的语法。...Cython的源码文件使用.pyx作为文件后缀，以明确识这是Cython的文件，而不是普通的Python代码文件。...反正就是pyx是兼容python的代码的，让你既拥有了python语言的快速开发，又有了c语言的性能。

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spacy 报错 gold.pyx in spacy.gold.GoldParse.init() 解决方案

model.update(text, label, sgd=optimizer, losses=loss) 11 return loss ~\AppData\Roaming\Python...\Python37\site-packages\spacy\language.py in update(self, docs, golds, drop, sgd, losses, component_cfg..._format_docs_and_golds(docs, golds) 511 grads = {} 512 ~\AppData\Roaming\Python\Python37..., **gold) 483 doc_objs.append(doc) 484 gold_objs.append(gold) gold.pyx

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使用Cython保护Python源代码

使用Cython保护Python源代码 **保护您的Python源不受不必要的影响，说起来容易做起来难，因为.pyc字节码是可反编译的，并且混淆很容易被反向工程。...添加 hello.pyx 假设在hello.pyx文件中的一个简单的“hello world”脚本： def say_hello_to(name): print("Hello %s!"...% name) 注意文件后缀是pyx 3....from Cython.Build import cythonize setup(name='Hello world app', ext_modules=cythonize("hello.pyx...编译根据您使用的Python版本，运行： python setup.py build_ext --inplace 成功构建后，您可以删除.c和.py文件，并仅保留.so文件 5.测试 #!

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快速教程：使用Cython来扩展PythonNumPy库

以下工作均在Windows 10 + Python 2.7 + NumPy 1.11.0 + Cython 0.24 版本上进行。..._cos_doubles.pyx，Python的C扩展文件。...（注意：之所以前面加个"_"下划线，是因为使用Cython编译打包后会对pyx文件生成同名的c文件，为了避免覆盖掉原来的cos_doubles.c文件，此处加个下划线） setup.py，负责管理编译、...setup.py build_ext -i 参数-i表示inplace，即在同级目录下生成Python可调用模块pyd文件。...cos_doubles.pyx，Python可直接调用的module文件，也就是最终我们所需要的东西。

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Cython入门到放弃（一）

python作为一门强大的脚本语言，优势自然不必说，目前中低频的量化投资基本都是使用python作为research和production作为语言。...我们新建一个hello.pyx文件，在里面输入 print "Hello World" 没有任何特殊，然后我们新建一个setup.py脚本，这个python文件的目的就是使用cython...编译器去编译pyx折一个cython文件。 ...则是放到源代码pyx旁边，也就是同一目录下的意思。 ...然后，我们就可以看到多了两个文件，一个是hello.c一个是hello.so（如果你是windows，那么应该是.pyd）这里，c文件就是cython将我们的pyx文件解析成一个c文件件

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教你用 Cython 自己造轮子

步骤建立目录编写 C++文件编写 pyx 文件直接编译测试 1. 建立目录首先，建立我们的工作目录。...我的 C 库是 32 位的，所以 python 库必须也是 32 位。使用 pipenv 指定 python 版本,并安装 Cython。...pipenv --python P:\Py3.6.5\python.exe pipenv install Cython 2....编写 pyx 文件 Cython 使用 C 与 Python 混合的语法简化了扩展 Python 的步骤。编写起来十分简单,前提是事先了解它的语法。...html 是 cython 提示，指出 pyx 代码中与 python 的交互程度。 pyd 就是最终的 Python 库了。 5.

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这个加速包让Python代码飞起来

写出的函数和纯Python代码写出的函数很类似，首先，我们要确保Cython代码文件的扩展名是.pyx。...然后，我们唯一修改的地方就是在我们已声明的每个变量和函数前加上它们的类型，run_cython.pyx代码如下： cpdef int test(int x): cdef int y = 1...distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup(ext_modules = cythonize('run_cython.pyx...Metadata { "distutils": { "name": "run_cython", "sources": [ "run_cython.pyx...__Pyx_NewRef(Py_True) : __Pyx_NewRef(Py_False); } static CYTHON_INLINE PyObject * __Pyx_PyInt_FromSize_t

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ModuleNotFoundError: No module named ‘keras_retinanet.utils.compute_overlap‘

原因是需要导入的compute_overlap文件格式是.pyx结尾的，pyx文件说明：pyx文件是python的c扩展文件，不能直接被python 解释器直接调用。需要进行转化.参考?...这里的setup.py文件即可进行转换，地址：https://github.com/fizyr/keras-retinanet简单点，把上面的项目全部拉到本地，然后到对应setup.py 路径下，执行python

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【错误记录】Mac 中 Python 报错 ( ERROR: Could not build wheels for numpy which use PEP 517 | 问题未解决 | 问题记录 )

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Cython初识

我们新建一个hello.pyx文件，在里面输入 def hello(): print ("Hello World") 没有任何特殊，然后我们新建一个setup.py脚本，这个python文件的目的就是使用...cython编译器去编译pyx折一个cython文件。...distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup( ext_modules=cythonize("hello.pyx...则是放到源代码pyx旁边，也就是同一目录下的意思。...这里，c文件就是cython将我们的pyx文件解析成一个c文件件，不依赖与平台，而后面的so或者pyd文件，则是将c文件进行编译后的一个文件，依赖于平台。

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CV学习笔记（十六）：Windows环境复现ChineseOCR

因为我这里使用的是CPU环境，这里仅举例CPU安装所需的库： Python 3.6 scipy numpy jupyter ipython opencv-contrib-python==4.0.0.21...","cython_nms.pyx"]),) 在控制台进入到setup_cpu.py这个文件的目录，输入python setup_cpu.py build，大概率出现 ?...这时候将替换为 setup( ext_modules=cythonize(["bbox.pyx","cython_nms.pyx"],include_dirs=[numpy_include]), ) 继续编译...demo.py，继续报错 ModuleNotFoundError: No module named 'lib.utils' 继续修改：分析文件路径，我们可以发现lib的文件夹是在上一层目录下的，所以这里需要对python...打开ctpn\lib\utils\cython_nms.pyx，更改这一行代码 ?

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这个加速包让Python代码飞起来

写出的函数和纯Python代码写出的函数很类似，首先，我们要确保Cython代码文件的扩展名是.pyx。...然后，我们唯一修改的地方就是在我们已声明的每个变量和函数前加上它们的类型，run_cython.pyx代码如下： cpdef int test(int x): cdef int y = 1...distutils.core import setupfrom Cython.Build import cythonizesetup(ext_modules = cythonize('run_cython.pyx...Metadata{ "distutils": { "name": "run_cython", "sources": [ "run_cython.pyx...__Pyx_NewRef(Py_True) : __Pyx_NewRef(Py_False);}static CYTHON_INLINE PyObject * __Pyx_PyInt_FromSize_t

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使用 C 优化你的 Python 代码

首先，创建一个简单的 Python 脚本，文件命名为 hello.pyx（.pyx 扩展名并不神奇，从技术上它可以是任何东西，但它是 Cython 的默认扩展名）： print("hello world...import cythonize setup( ext_modules = cythonize("hello.pyx") ) 最后，使用 Cython 将你的 Python 脚本转换为 C...Cython 的 cythonize 模块将 hello.pyx 转换成一个 hello.c 文件和一个 .so 库。...这些 C 代码有 2648 行，所以它比一个一行的 hello.pyx 源码的文本要多很多。.so 库也比它的源码大 2000 倍（即 54000 字节和 20 字节相比）。...然后，Python 需要运行单个 Python 脚本，所以有很多代码支持这个只有一行的 hello.pyx 文件。

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快速教程：使用Cython来扩展PythonNumPy库

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h5py读取h5文件报错：Unable to open object (bad heap free list)

att_feat = np.array(self.feature_box_file[(self.info['images'][ix]['id'])]) File "h5py/_objects.pyx..._objects.with_phil.wrapper File "h5py/_objects.pyx", line 55, in h5py...._lapl) File "h5py/_objects.pyx", line 54, in h5py...._objects.with_phil.wrapper File "h5py/_objects.pyx", line 55, in h5py...._objects.with_phil.wrapper File "h5py/h5o.pyx", line 190, in h5py.h5o.open KeyError: 'Unable to open

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【错误记录】Mac 中 IntelliJ IDEA 运行 Python 程序报错 ( No module named ‘numpy‘ )

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使用Cython和Nuitka编译Python脚本

Python 的 .py 与 Cython 的 .pxd .pyx .pyd 文件格式之间的主要区别

Python3.X使用Cython调用CC++

Python的.py与Cython的.pxd.pyx.pyd 文件格式之间的主要区别

加速Python代码的秘密武器，探索Cython的秘密

spacy 报错 gold.pyx in spacy.gold.GoldParse.init() 解决方案

使用Cython保护Python源代码

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Cython入门到放弃（一）

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这个加速包让Python代码飞起来

ModuleNotFoundError: No module named ‘keras_retinanet.utils.compute_overlap‘

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