分类： 软件

欢迎各位读者，我们今天将要探索的主题是Cython的并行编程功能。如果你是一名Python开发者，对于如何提升代码运行效率感兴趣，那么本文定会让你大开眼界。Cython是一个强大的工具，它能让Python代码运行得更快，而且还支持原生的并行化。今天，我们要深入探索的正是Cython 3版本的并行模块。

Cython并行模块的使用需要明确两种语法：Cython专有的cdef语法和纯Python语法。这两种语法都能让我们在Python代码中使用C数据类型，只需要导入特殊的cython模块即可。值得注意的是，使用纯Python语法时，我们强烈推荐你使用最新的Cython 3版本。

Cython通过cython.parallel模块支持原生并行化。要使用此类并行化，必须释放GIL（Python全局解释器锁）。目前，Cython支持OpenMP，未来可能会支持更多后端。

并行循环：cython.parallel.prange()

Cython提供了一个名为prange的函数，用于并行循环开发。prange函数会自动启动一个线程池，并根据设定的调度策略分配工作。它的使用方式与Python的range函数相似，但是提供了更多功能，包括线程局部变量、变量归约和私有变量。以下是两个简单的例子，一个使用纯Python语法，一个使用Cython语法：

from cython.parallel import prange

i = cython.declare(cython.int)
n = cython.declare(cython.int, 30)
sum = cython.declare(cython.int, 0)

for i in prange(n, nogil=True):
    sum += i

from cython.parallel import prange

cdef int i
cdef int n = 30
cdef int sum = 0

for i in prange(n, nogil=True):
    sum += i

并行区域：cython.parallel.parallel()

Cython还提供了parallel指令，它可以用在with语句中，以并行方式执行代码序列。这在设置prange中用于线程局部缓冲区的情况下非常有用。下面的例子展示了如何使用线程局部缓冲区：

from cython.parallel import parallel, prange
from cython.cimports.libc.stdlib import abort, malloc, free

@cython.nogil
@cython.cfunc
def func(buf: cython.p_int) -> cython.void:
    pass
    # ...

idx = cython.declare(cython.Py_ssize_t)
i = cython.declare(cython.Py_ssize_t)
j = cython.declare(cython.Py_ssize_t)
n = cython.declare(cython.Py_ssize_t, 100)
local_buf = cython.declare(p_int)
size = cython.declare(cython.size_t, 10)

with cython.nogil, parallel():
    local_buf: cython.p_int = cython.cast(cython.p_int, malloc(cython.sizeof(cython.int) * size))
    if local_buf is cython.NULL:
        abort()

    # populate our local buffer in a sequential loop
    for i in range(size):
        local_buf[i] = i * 2

    # share the work using the thread-local buffer(s)
    for j in prange(n, schedule='guided'):
        func(local_buf)

    free(local_buf)

获取线程ID：cython.parallel.threadid()

Cython并行模块还提供了threadid函数，用于获取当前线程的ID。对于n个线程，ID将从0到n-1。

编译

最后，要实# Cython并行编程：揭秘Cython 3.0.5并行模块

欢迎来到我们今天的故事，我要带你一起探索一个神秘的领域——Cython的并行编程。如果你是Python的忠实粉丝，对如何提升Python代码运行效率的问题抱有热切的兴趣，那么这篇文章一定不会让你失望。接下来，我们要深入探讨的是Cython 3.0.5版本的并行模块。

首先，我们需要了解Cython提供了两种语法：Cython专有的cdef语法和纯Python语法。这两种语法都能让我们在Python代码中使用C数据类型，只需要导入特殊的cython模块即可。如果你选择使用纯Python语法，强烈推荐你使用最近的Cython 3版本，这样你将会体验到更多的改进和优化。

Cython通过cython.parallel模块支持原生的并行化。要使用这种并行化，必须释放GIL（Python全局解释器锁）。目前，Cython支持OpenMP，并且未来可能会支持更多的后端。

轻松实现并行循环：cython.parallel.prange()

Cython提供了一个名为prange的函数，用于并行循环开发。当你使用prange时，OpenMP会自动启动一个线程池，并按照你设定的调度策略分配工作。这个函数的参数与Python的range函数相似，但提供了更多的功能，包括线程局部变量和归约，以及最后的私有变量。你可以把prange看作是一个更强大、更灵活的range。

并行区域：cython.parallel.parallel()

除了prange，Cython还提供了parallel函数，它允许你在一个指定的代码块中并行执行多个任务。这在你需要在prange的循环体中使用线程局部缓冲区的场景中特别有用。

获取线程ID：cython.parallel.threadid()

在一些情况下，你可能需要知道当前执行的是哪一个线程。Cython并行模块提供了threadid函数，你可以通过它获取当前线程的ID。

Cython的并行编程功能为Python开发者提供了一个强大的工具，让Python代码能够更好地利用多核处理器的计算能力。这样不仅能提高代码的执行效率，还能在处理大数据或者复杂计算任务时，带来更好的用户体验。

这就是我们今天要分享的内容，感谢你的阅读，希望这篇文章对你有所帮助。在编程的世界中，我们应该始终保持好奇和热情，不断探索未知，并享受其中的乐趣！

你是否曾经对一门编程语言深入研究，却发现它的复杂性超出你的预期？你是否寻找过一种编程语言，既强大又灵活，同时又简单易懂？如果你的答案是肯定的，那么，让我来向你介绍一门称为Zig的语言，它可能正是你一直在寻找的那种语言。

Zig是一种专注于优化和易用性的编程语言。与C++、D和Rust等其他编程语言相比，Zig提供了一种全新的编程体验，让你可以真正专注于编程，而不是花费无尽的时间去理解编程语言本身。

Zig的主要特点

简洁易懂

Zig的语法简洁明了，全语法只有500行PEG文法文件。它没有隐藏的控制流，隐藏的内存分配，也没有预处理器和宏。这意味着如果Zig代码看起来没有跳转去调用一个函数，那么它就不会调用。这种清晰的语法规则极大地提高了代码的可读性和可维护性。

性能与安全并重

Zig提供了四种构建模式，你可以在编程时自由选择。这四种模式包括调试，释放安全，释放快速，和释放小。这为开发者提供了一种灵活的方式，可以在需要最大性能的地方禁用安全检查，而在其他地方保持代码的安全性。

兼容C语言

Zig不仅可以与C语言库无缝集成，而且还提供了一种编译C代码的方式。这使得Zig在处理跨平台编译时具有极高的效率。

Zig的优势

Zig的优势并不仅仅在于其简洁的语法和灵活的构建模式。还包括一些其他的特性，比如：

• 顶级声明的顺序独立性：Zig的全局变量的初始化值在编译时被计算，无需考虑声明顺序。
• 空指针的替代方案：Zig使用可选类型代替空指针，有效防止许多运行时异常。
• 手动内存管理：Zig允许程序员自行管理内存，使其代码可以在各种环境中运行，如桌面应用、低延迟服务器、操作系统内核、嵌入式设备、实时软件等。

Zig的设计目标是为了让你能尽可能地专注于自己的项目，而不是被编程语言本身的复杂性所困扰。如果你正在寻找一种小而强大，简洁而灵活的编程语言，那么Zig值得你一试。