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CythonによるPythonの高速化!!

2022/07/14に公開

Python

Cython

tech

公式やpipコマンドのご紹介

https://github.com/cython/cython

pip install Cython

ビルドする

1. 対象のPythonのコードを「pyx」で保存する。

test_cython.pyx

for i in range(1, 100000000):
    i = i + 1

print(i)

2. setup.pyを作成する。

setup.py

from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
    ext_modules=cythonize("test_cython.pyx")
)

3.ビルドする。

python setup.py build_ext --inplace

⚠エラーが出た場合

error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Build Tools for Visual Studio": https://visualstudio.microsoft.com/downloads/

URLのページに進む

※筆者は簡単にインストールを済ませるために「C++によるデスクトップ開発」にチェックを入れてインストールを行いました。

ビルド完了後

buildフォルダが生成され、pydファイルとその他もろもろが生成されます。(Windowsの場合)

4.利用してみよう

test.py

import test_cython

実行コマンド

python test.py

うまくコマンドが実行できましたね。

速度の検証

上記のデコレータを使用して速度を比較してみましょう。

通常のPython

import pstats
import cProfile


def execution_speed_lib(func):
    """
    実行速度計測用のデコレータ
    """
    def wrapper(*args, **kwargs):
        pr = cProfile.Profile()
        # 実行処理の計測
        pr.runcall(func, *args, **kwargs)

        stats = pstats.Stats(pr)
        stats.print_stats()
    return wrapper


@execution_speed_lib
def run():
    for i in range(1, 100000000):
        i = i + 1

    print(i)


run()

私の環境では5.349 ~ 5.44秒前後でした。

pydをimportするパターン

import pstats
import cProfile


def execution_speed_lib(func):
    """
    実行速度計測用のデコレータ
    """
    def wrapper(*args, **kwargs):
        pr = cProfile.Profile()
        # 実行処理の計測
        pr.runcall(func, *args, **kwargs)

        stats = pstats.Stats(pr)
        stats.print_stats()
    return wrapper


@execution_speed_lib
def run():
    import test_cython


run()

こちらも5.44秒程度でした。速度はほぼ同じですね

ちなみに..test_cython.pyxの書き方を少し変えて再度ビルドしてみます。