注意：最初發佈在我的子堆疊中：https://open.substack.com/pub/andresalvareziglesias/p/speeding-up-python-code-with-c-and
Python 不是速度的典範，我們都知道這一點。但在我們的好老朋友 C 的幫助下，我們可以加快應用程式的一些關鍵部分的速度。
斐波那契數列是用來教導軟體開發的經典範例。是以 0 和 1 開頭的一系列數字。後續的每個數字都是前兩個數字的總和。所以，序列是這樣的：0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, ...
我們可以這樣用Python開發斐波那契：
import time
# Configure iterations
iterations = 30
# Define fibonacci in native python
def fibonacci(n):
if n <= 1:
return n
else:
return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)
# Calculate in pure python
start_time = time.perf_counter()
print(f"Calculating {iterations} iterations of fibonacci...")
print(fibonacci(iterations))
end_time = time.perf_counter()
execution_time_ms = (end_time - start_time) * 1000
print(f"Execution time: {execution_time_ms:.2f} milliseconds")
print()
如果我們執行這個純 Python（在 Google IDX 虛擬機器中）版本的斐波那契，我們會得到：
我們可以用純 C 語言發展相同的序列：
#include <stdio.h>
int fibonacci(int n) {
if (n <= 1) {
return n;
} else {
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2);
}
}
使用 GCC 編譯函式庫：
gcc -o fibonacci.so -shared -fPIC -O2 fibonacci.c
現在，我們有了一個本地二進位函式庫，裡面有斐波那契序列函數。我們可以使用 ctypes（Python C 類型庫，因為 Python 本身是用 C 開發的）將此庫嵌入到 Python 應用程式中：
import time
from ctypes import c_double, c_int, CDLL
# Configure iterations
iterations = 30
# Import the C library
library = CDLL('./fibonacci.so')
fibonacciAsLibrary = library.fibonacci
fibonacciAsLibrary.restype = c_int
# Calculate as C library
start_time = time.perf_counter()
print(f"Calculating {iterations} iterations of fibonacci as C library...")
print(fibonacciAsLibrary(iterations))
end_time = time.perf_counter()
execution_time_ms = (end_time - start_time) * 1000
print(f"Execution time: {execution_time_ms:.2f} milliseconds")
print()
現在，如果我們在斐波那契上執行這個版本，我們會得到：
更好，不是嗎？
我們可以在許多應用程式和場景中使用這種集成，例如：
你呢？您將如何在您的專案中使用這個小技巧？我很想聽聽您的意見！
在 Python 和 Docker 貼文中，我也會撰寫其他相關主題（總是技術和程式主題，我保證...祈禱），例如：
如果您發現了一些有趣的技術、程式語言或其他什麼，請告訴我！我總是樂於學習新事物！
我是 Andrés，一位來自帕爾馬的全端軟體開發人員，我正在踏上提高編碼技能的個人旅程。我也是一位自行出版的奇幻作家，以我的名字出版了四本小說。有什麼問題都可以問我！
以上是使用 C 加速 Python 程式碼（無需額外的函式庫）的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
