Python代码性能优化研究.docx

摘要：随着Python语言的广泛使用，其代码性能慢的问题也逐渐暴露出来并被重视。本课题基于该问题，提出了两种优化方案，并从优化结果以及使用难度方面进行了对比。这两种方案分别是用Ctypes进行优化和用Cython优化。

其中，利用Cython进行优化的难点是Cython的安装及其配置，因在安装和使用Cython时需要系统具有c语言环境，故而涉及到系统环境变量的配置；而对于Ctypes来说，因其是Python本身自带的库，所以其难点在于对函数进行C语言的改写上。两种方法各有优劣。

通过两种方案的的执行，一种是利用Cython直接将相应的pyx文件编译为pyd文件，之后在Python中直接调用该函数来完成程序的运行；另一种则是先将相应的文件改写为C语言函数，并将其编译为相对应版本的dll文件，再在Python中调用，从而成功执行程序。通过对两个运行结果的对比，可以看出Cython可以提升程序的运行效率将近一倍；而Ctypes提升效果大约百分之四十，由此可以总结出两种方法都对Python的运行效率有一定的提升，但其中略有差别。

关键词：性能优化；Cython；Python；Ctypes

目录

摘要

ABSTRACT

第一章 绪 论-1

1.1背景-1

1.2 研究现状-1

1.3 研究意义-2

1.4 主要工作和结构安排-2

1.5 本章小结-3

第二章 Python语言及代码介绍-4

2.1 Python的背景-4

2.2 Python程序代码介绍-4

2.3 Python程序运行结果-12

2.4 本章小节-13

第三章  Cython介绍及优化结果-14

3.1 Cython的定义与介绍-14

3.2 Cython的安装与配置-14

3.3 Cython编译成果介绍-15

3.4 本章小结-21

第四章  Ctypes介绍及优化结果-22

4.1 Ctypes的介绍-22

4.2程序运行结果展示-22

4.3本章小节-24

第五章 总结与展望-26

5.1总结-26

5.2 展望-27

参考文献-28

致  谢-30