![[Cython] is a programming
language that makes
writing C extensions for the
Python language as easy as
Python itself.
http://cython.org/docs/current/src/quickstart/overview.html
http://cython.org/docs/current/src/quickstart/overview.html](https://image.slidesharecdn.com/meetup2015spring-150503024942-conversion-gate01/85/Cython-12-320.jpg)
![? 変数の型宣言（しなくてもよい）
? Python の型も使える
? Python っぽいコード
def newton(double init):
cdef list result = []
cdef double current = init
cdef double past = 0
while True:
past = current
current = (current + (7 / current)) / 2
if abs(current - past) < 1e-10:
break
result.append(current)
return result
if __name__ == '__main__':
print(newton(3))](https://image.slidesharecdn.com/meetup2015spring-150503024942-conversion-gate01/85/Cython-15-320.jpg)
![実行形式バイナリの生成
? 前ページの Cython コードから?
次のようにして生成
% cython newton_pyx.pyx --embed
% cc -I${PYTHON_INCLUDE_DIR} -L{PYTHON_LIBRARY_DIR}
-lpython3.4 newton_pyx.c
% ./a.out
[2.666666666666667, 2.645833333333333, 2.6457513123359577,
2.6457513110645907]](https://image.slidesharecdn.com/meetup2015spring-150503024942-conversion-gate01/85/Cython-17-320.jpg)
![速度計測
? ハードウェア環境
? MacBook Pro Retina 13” (Mid 2013)
? Core i5, 16G RAM
? ソフトウェア環境
? Mac OS X 10.10
? Python 3.4.3 (from Homebrew [bottle])
? Cython 0.22
? Clang 3.5.1 (tags/RELEASE_351/?nal)](https://image.slidesharecdn.com/meetup2015spring-150503024942-conversion-gate01/85/Cython-19-320.jpg)
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Cython ことはじめ
- 1. Cython ことはじめ IGGG Meetup 2015 Spring 擬音 @gion_U
- 2. お前誰よ ? 擬音 @gion_U ? 興味 ? Python / Web開発 ? バイトしてた ? やってること ? 研究室で MATLAB 使って線形代数こねこね ? （パターン認識?機械学習）
- 3. sucks
- 4. >> A A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 >> sum(A) ans = 12 15 18 >> sum(A, 1) ans = 12 15 18 >> sum(A, 2) ans = 6 15 24
- 5. >> A A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 >> sum(A) ans = 12 15 18 >> sum(A, 1) ans = 12 15 18 >> sum(A, 2) ans = 6 15 24 b = 1 2 3
- 6. >> A A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 >> sum(A) ans = 12 15 18 >> sum(A, 1) ans = 12 15 18 >> sum(A, 2) ans = 6 15 24 b = 1 2 3 >> sum(b) ans = 6
- 7. >> A A = 1 2 3 4 5 6 7 8 9 >> sum(A) ans = 12 15 18 >> sum(A, 1) ans = 12 15 18 >> sum(A, 2) ans = 6 15 24 b = 1 2 3 >> sum(b) ans = 6
- 8. I ?
- 10. I ?
- 12. [Cython] is a programming language that makes writing C extensions for the Python language as easy as Python itself. http://cython.org/docs/current/src/quickstart/overview.html http://cython.org/docs/current/src/quickstart/overview.html
- 14. 特徴 ? “Pythonic” ? Python コードに型情報付けた感じ ? Python 向け C 拡張ライブラリとしてビルドで きる他に、Cython コードを実行形式バイナリ としてビルドすることも可能
- 15. ? 変数の型宣言（しなくてもよい） ? Python の型も使える ? Python っぽいコード def newton(double init): cdef list result = [] cdef double current = init cdef double past = 0 while True: past = current current = (current + (7 / current)) / 2 if abs(current - past) < 1e-10: break result.append(current) return result if __name__ == '__main__': print(newton(3))
- 16. CPython から使う 1. pip install cython 2. Cython コードを .pyx として保存 3. import pyximport? pyximport.install() 4. import <module_name> 5. コンパイルされる。エラーが発生しなければ成功
- 17. 実行形式バイナリの生成 ? 前ページの Cython コードから? 次のようにして生成 % cython newton_pyx.pyx --embed % cc -I${PYTHON_INCLUDE_DIR} -L{PYTHON_LIBRARY_DIR} -lpython3.4 newton_pyx.c % ./a.out [2.666666666666667, 2.645833333333333, 2.6457513123359577, 2.6457513110645907]
- 18. ここではやってないけれど ? 外部のソースの関数なども extern で? 持ち込める ? よく使われそうな定義は予め用意されている ? CPython, C, C++, NumPy, POSIX ※ C++ コードを生成できる cdef extern from "myfuncs.h" double func(double x, int y) from libc.math cimport sin
- 19. 速度計測 ? ハードウェア環境 ? MacBook Pro Retina 13” (Mid 2013) ? Core i5, 16G RAM ? ソフトウェア環境 ? Mac OS X 10.10 ? Python 3.4.3 (from Homebrew [bottle]) ? Cython 0.22 ? Clang 3.5.1 (tags/RELEASE_351/?nal)
- 20. ? 4 つのモジュールを作成 ? newton ? 素の Python, 漸近のようすを表すリストを返す ? newton2 ? 素の Python, 漸近の结果を返す ? newton_pyx ? newton2_pyx ? 上記の 2 モジュールの Cython 実装 速度計測 （ニュートン法による関数近似）
- 21. ? timeit.repeat(repeat=10, ...)? の最小値 ? 100 万回の実行を? 10 セット行ったときの最小時間 速度計測 （ニュートン法による関数近似）
- 22. 结果
- 23. 结果 ? Python ? newton - 2.36 sec ? newton2 - 1.83 sec
- 24. 结果 ? Python ? newton - 2.36 sec ? newton2 - 1.83 sec ? Cython ? newton_pyx - 0.27 sec ? newton2_pyx - 0.17 sec
- 25. Cython つよい
- 26. ところで
- 27. Python の関数 ? 呼び出しに伴うコストが大きい ? 関数もオブジェクト ? ルックアップ、引数渡し、…… ? ループ中で呼んだり、? 再帰したりで遅くなりがち
- 28. Cython の関数定義 ? Cython では、Python 関数だけでなく? C 関数も定義できる(Pythonic に！) ? C 関数は Python コードから? 直接呼びだせないことに注意
- 29. ? cdef キーワードで定義 ? cpdef キーワードを用いると、? Python からは Python 関数を、? C からは C 関数を呼んでくれる（はず） cpdef int tarai(int x, int y, int z): if x <= y: return y else: return tarai( tarai(x-1, y, z), tarai(y-1, z, x), tarai(z-1, x, y) )
- 30. たらい回し関数（竹内関数） ? 再帰関数 ? 計算対象の数が大きくなりすぎない ? 再帰のネストが深くなりすぎない ? 関数呼び出しのベンチマークに使える http://ja.wikipedia.org/wiki/竹内関数
- 31. 検証 （たらい回し関数の呼び出し） ? 3 通りの方法で関数呼び出しの速度を検証 1. Python コードをそのまま実行 2. Cython コード（Python 関数版）を実行 3. Cython コード（C 関数版）を実行
- 32. 検証 （たらい回し関数の呼び出し） ? timeit.repeat(number=1) の最小値 ? 『1回実行』を 10 セット行ったときの? 最小時間 ? すごい時間がかかったので
- 33. 结果
- 34. 结果 ? Python - 38.8 sec
- 35. 结果 ? Python - 38.8 sec ? Cython(Python func) - 21.2 sec
- 36. 结果 ? Python - 38.8 sec ? Cython(Python func) - 21.2 sec ? Cython(C func) - 0.558 sec (!) ? 69 times faster than Python ? 37 times faster than Cython(Python func)
- 37. まとめ ? Pythonic なコードから C/C++ ソースを? 生成する Cython ? 気軽に C 拡張を書ける ? 型指定は積極的に ? 関数は極力 C 関数として定義する ? 数値演算などに威力を発揮しそう