Cython代码中通常会出现@cython.boundscheck(False)这样的语句.
@cython.boundscheck(False) # Deactivate bounds checking
@cython.wraparound(False) # Deactivate negative indexing.
Boundscheck 是一种安全检查，您正在访问向量边界内的索引。如果您不费心检查索引是否可以越界，那么它会更快。执行检查需要时间。
也就是说，如果 boundcheck 为真，它将在读取或写入内存之前检查索引是否在向量的范围内。如果不是，它会抛出错误。如果 boundcheck 为 false，即使索引越界，它也会读取或写入指针，通过读取和写入内存破坏数据来给出错误数据。
数组查找仍然受到两个因素的影响：
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执行边界检查。
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检查并正确处理负指数。上面的代码是显式编码的，因此它不使用负索引，并且（希望）始终在边界内访问。
使用装饰器@cython.boundscheck(False)，可以停用这些检查.
使用装饰器@cython.wraparound(False) ，可以关闭负数访问
官方文档中也给出了警告:
速度需要付出一些代价。特别是将类型化对象设置为 None 可能很危险。将此类对象设置为 None 是完全合法的，但您可以对它们做的就是检查它们是否为 None。所有其他用途（属性查找或索引）都可能导致段错误或损坏数据（而不是像在 Python 中那样引发异常）。
实际规则有点复杂，但主要信息很明确：不要在不知道类型化对象未设置为 None 的情况下使用它们。
有趣的是,根据stackoverflow一些问题, 某些特定情况下,出现了boundcheck 为True可能比为Fasle还快的情况.