Accélérez votre code Python natif de plus de 50x ! Et cela ne prend que 4 étapes simples. L'interpréteur par défaut de Python (CPython) est lent principalement en raison de sa dynamique. Par exemple, après avoir défini une variable d'un type spécifique, elle peut être changée en un autre type. Mais ces manipulations dynamiques ont un coût en termes de temps d'exécution et de surcharge mémoire. Le module Cython convertit votre code Python en C. Étapes pour utiliser le module Cython (reportez-vous à l'image pendant que vous lisez) : 1) Chargez le module Cython : %load_ext Cython 2) Ajoutez la commande magique Cython 3) Lors de l'utilisation de fonctions, spécifiez le type de données des paramètres 4) Définissez chaque variable en utilisant le mot-clé “cdef” et spécifiez son type de données. Ce code s'exécutera à la vitesse de la machine native. P.S. Le code montré ci-dessous est juste présenté pour expliquer l'utilisation de Cython. Vous pouvez facilement mettre en œuvre la même chose en utilisant NumPy.

À partir de Python 3.14, une autre façon d'accélérer le code Python est de désactiver le GIL. Auparavant, malgré l'écriture de code multi-threadé, Python ne pouvait exécuter qu'un seul thread à la fois. Mais maintenant, Python peut l'exécuter de manière multi-threadée. 👉 Quelles sont d'autres façons d'accélérer le code Python ?