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Cython 是一个 Python 编译器，它使为 Python 编写 C 扩展就像 Python 本身一样简单。 Cython 基于 Pyrex，但支持更多前沿功能和优化。

Cython 将 Python 代码转换为 C/C++ 代码，但还支持调用 C 函数以及在变量和类属性上声明 C 类型。这允许编译器从 Cython 代码生成非常高效的 C 代码。

这使得 Cython 成为包装外部 C 库以及加速 Python 代码执行的快速 C 模块的理想语言。

官方网站：https://cython.org/
文档：https://docs.cython.org/
Github 存储库：https://github.com/cython/cython
维基：https://github.com/cython/cython/wiki

Cython 在 PyPI 上每月的下载量约为 3000 万次。您可以通过 Github Sponsors 或 Tidelift支持 Cython 项目。

安装：

如果您已经有 C 编译器，只需运行以下命令：

 pip 安装 Cython

否则，请参阅安装页面。

执照：

最初的 Pyrex 程序获得“无限制”许可（见下文）。 Cython 本身是根据宽松的Apache License获得许可的。

请参阅 LICENSE.txt。

贡献：

想为 Cython 项目做出贡献吗？这里有一些帮助您入门的帮助。

与其他 Python 编译器的差异

Cython 作为一个于 2000 年代初开始的项目，比大多数其他为 Python 语言生成静态编译器的尝试都更长久。

当今具有相关性的类似项目包括：

PyPy，带有 JIT 编译器的 Python 实现。
- 优点：具有运行时优化的 JIT 编译、完全语言兼容、与外部 C/C++ 代码良好集成
- 缺点：非CPython运行时，运行时资源占用较大，与CPython扩展的兼容性有限，性能结果不明显
Numba，一个 Python 扩展，具有针对该语言子集的 JIT 编译器，基于 LLVM 编译器基础架构（可能以其clang C 编译器而闻名）。它主要针对使用 NumPy 的数字代码。
- 优点：具有运行时优化的 JIT 编译
- 缺点：语言支持有限，运行时依赖性（LLVM）相对较大，性能结果不明显
Pythran，一个用于该语言子集的静态 Python 到 C++ 扩展编译器，主要针对数值计算。 Pythran 可以（并且可能是最好的）用作 Cython 中 NumPy 代码的附加后端。
mypyc，一个静态 Python 到 C 的扩展编译器，基于 mypy 静态 Python 分析器。与 Cython 的纯 Python 模式一样，mypyc 可以利用 PEP-484 类型注释来优化静态类型的代码。
- 优点：对语言和 PEP-484 类型的良好支持、良好的类型推断、合理的性能提升
- 缺点：不支持低级优化和类型、固执己见的 Python 类型解释、降低 Python 兼容性和编译后自省
Nuitka，一个静态的 Python 到 C 扩展编译器。
- 优点：高度语言兼容、合理的性能提升、支持静态应用程序链接（类似于 cython_freeze 但能够将库依赖项捆绑到独立的可执行文件中）
- 缺点：不支持低级优化和打字

与上述相比，Cython 提供了