楔子
前面我们说了 Cython 是什么，为什么我们要用它，以及如何编译和运行 Cython 代码。有了这些知识，那么是时候进入 Cython 的深度探索之路了。不过在此之前，我们还是要深入分析一下 Python 和 Cython 的区别。
Python 和 Cython 的差别从大方向上来说无非有两个，一个是：运行时解释和预先编译；另一个是：动态类型和静态类型。
解释执行和编译执行
为了更好地理解为什么 Cython 可以提高 Python 代码的执行性能，有必要对比一下虚拟机执行 Python 代码和操作系统执行已经编译好的 C 代码之间的差别。
Python代码在运行之前，会先被编译成 pyc 文件（里面存储的是 PyCodeObject 对象），然后读取里面的 PyCodeObject 对象，创建栈帧，执行内部的字节码。而字节码是能够被 Python 虚拟机解释或者执行的基础指令集，并且虚拟机独立于平台，因此在一个平台生成的字节码可以在任意平台运行。
虚拟机将一个高级字节码翻译成一个或者多个可以被操作系统调度 CPU 执行的低级操作（指令）。这种虚拟化很常见并且十分灵活，可以带来很多好处：其中一个好处就是不会被挑剔的操作系统嫌弃（相较于编译型语言，你在一个平台编译的可执行文件在其它平台上可能就用不了了），而缺点是运行速度比本地编译好的代码慢。
站在 C 的角度，由于不存在虚拟机，因此也就不存在所谓的高级字节码。C 代码会被直接编译成机器码，以一个可执行文件或者动态库（.dll 或者 .so）的形式存在。但是注意：它依赖于当前的操作系统，是为当前平台和架构量身打造的，可以直接被 CPU 执行，而且级别非常低（伴随着速度快），所以它与所在的操作系统是有关系的。
那么有没有一种办法可以弥补虚拟机的字节码和 CPU 的机器码之间的宏观差异呢？
答案是有的，那就是 C 代码可以被编译成一种被称之为扩展模块的特定类型的动态库，并且这些库可以作为成熟的 Python 模块，但是里面的内容已经是经由标准 C 编译器编译成的机器码。Python 虚拟机在导入扩展模块执行的时候，不会再解释高级字节码，而是直接运行机器代码，这样就能移除性能开销。
这里再提一下扩展模块，我们说 Windows 中存在 .dll（动态链接库）、Linux 中存在 .so（共享文件）。如果只是 C 或者 C++、甚至是 Go 等等编写的普通源文件，然后编译成 .dll 或者 .so，那么这两者可以通过 ctypes 调用，但是无法通过 import 导入。如果你强行导入，那么会报错：
ImportError: dynamic module does not define module export function
复制代码但如果是遵循 Python/C API 编写，尽管编译出的扩展模块在 Linux 上也是 .so、Windows 上是 .pyd（.pyd 也是个 .dll），但它们是可以直接被解释器识别被导入的。
将一个普通的 Python 代码编译成扩展模块的话（Cython 是 Python 的超集，即使是纯 Python 也可以编译成扩展模块），效率上可以有多大的提升呢？根据 Python 代码所做的事情，这个差异会非常广泛，但是通常将 Python 代码转换成等效的扩展模块的话，效率大概有 10% 到 30% 的提升。因为一般情况下，代码既有 IO 密集也会有 CPU 密集。
所以即便没有任何的 Cython 代码，纯 Python 在编译成扩展模块之后也会有性能的提升。并且如果代码是计算密集型，那么效率会更高。
Cython 给了我们免费加速的便利，让我们在不写 Cython、也就是只写纯 Python 的情况下，还能得到优化。但这种只针对纯 Python 进行的优化显然只是扩展模块的冰山一角，真正的性能改进是使用 Cython 的静态类型来替换 Python 的动态解析。
因为 Python 不会进行基于类型的优化，所以即使编译成扩展模块，但如果类型不确定，还是没有办法达到高效率的。
就拿两个变量相加举例：由于 Python 不会做基于类型方面的优化，所以这一行代码对应的机器码数量显然会很多，即使编译成了扩展模块，其对应的机器码数量也是类似的（内部会有优化，因此机器码数量可能会少一些，但不会少太多）。
这两者区别就是：普通的模块有一个翻译的过程，将字节码翻译成机器码；而扩展模块是事先就已经全部翻译成机器码了。但是CPU执行的时候，由于机器码数量是差不多的，因此执行时间也是差不多的，区别就是少了一个翻译的过程。但是很明显，Python 将字节码翻译成机器码花费的时间几乎是不需要考虑的，重点是 CPU 在执行机器码所花费的时间。
因此将纯 Python 代码编译成扩展模块，速度不会提升太明显，提升的 10~30% 也是 Cython 编译器内部的优化，比如：发现函数中某个对象在函数结束就不被使用了，所以将其分配的栈上等等。如果使用 Cython 时指定了类型，那么由于类型确定，机器码的数量就会大幅度减少。CPU执行 10 条机器码花的时间和执行 1 条机器码花的时间哪个长，不言而喻。
因此使用 Cython，重点是规定好类型，一旦类型确定，那么速度会快很多。
动态类型和静态类型
Python 语言和 C、C++ 之间的另一个重要的差异就是：前者是动态语言，后者是静态语言。静态语言要求在编译的时候就必须确定变量的类型，一般通过显式的声明来完成这一点。另一方面，如果一旦声明某个变量，那么之后此作用域中该变量的类型就不可以再改变了。
看起来限制还蛮多的，那么静态类型可以带来什么好处呢？除了编译时的类型检测，编译器也可以根据静态类型生成适应当前平台的高性能机器码。
动态语言（针对于 Python）则不一样，对于动态语言来说，类型不是和变量绑定的，而是和对象绑定的，变量只是一个指向对象的指针罢了。因此 Python 中如果想创建一个变量，那么必须在创建的同时赋上值，不然解释器不知道这个变量到底指向哪一个对象。而像 C 这种静态语言，可以创建一个变量的同时不赋上初始值，比如：int n，因为已经知道 n 是一个 int 类型了，所以分配的空间大小已经确定了。
并且对于动态语言来说，变量即使在同一个作用域中，也可以指向任意的对象，因为变量只是一个指针罢了。举个栗子：
var = 666
var = "python编程学习圈"
复制代码首先是 var = 666，相当于创建了一个整数 666，然后让 var 这个变量指向它；
再来一个 var = "python编程学习圈"，那么会创建一个字符串，然后让 var 指向这个字符串。或者说 var 不再存储整数 666 的地址，而是存储新创建的字符串的地址。
所以在运行 Python 程序时，解释器要花费很多时间来确认执行的低阶操作，并抽取相应的数据。考虑到 Python 设计的灵活性，解释器总是要以一种非常通用的方式来确定相应的低阶操作，因为 Python 的变量在任意时刻可以指向任意类型的数据。以上便是所谓的动态解析，而 Python 的通用动态解析是缓慢的，还是以 a + b 为栗：
*1）解释器要检测 a 指向的对象的类型，这在 C 一级至少需要一次指针查找；
2）解释器从该类型中寻找加法方法的实现，这可能又需要一个或者多个额外的指针查找和内部函数调用；
3）如果解释器找到了相应的方法，那么解释器就有了一个实际的函数调用；
4）解释器会调用这个加法函数，并将 a 和 b 作为参数传递进去；
5）Python 的对象在 C 中都是一个结构体，比如：整数在 C 中是 PyLongObject，内部有引用计数、类型、ob_size、ob_digit，这些成员是什么不必关心，总之其中一个成员肯定是存放具体的值的，其它成员则是存储额外的属性的。
而加法函数显然要从这两个结构体中抽出实际的数据，这需要指针查找以及将数据从 Python 类型转换到 C 类型。如果成功，那么会执行加法的实际操作；如果不成功，比如类型不对，发现 a 是整数但 b 是个字符串，就会报错；
6）执行完加法操作之后，必须将结果再转回 Python 对象，然后获取它的指针、转成 PyObject
之后再返回；
以上就是 Python 执行 a + b 的流程，而 C 语言面对 a + b 这种情况，表现则是不同的。因为 C 是静态编译型语言，C 编译器在编译的时候就决定了执行的低阶操作和要传递的参数数据。
在运行时，一个编译好的 C 程序几乎跳过了 Python 解释器要必须执行的所有步骤。对于 a + b，编译器提前就确定好了类型，比如整型，那么编译器生成的机器码指令是寥寥可数的：将数据加载至寄存器进行相加，然后存储结果。
所以我们看到编译后的 C 程序几乎将所有的时间都只花在了调用快速的 C 函数以及执行基本操作上，没有 Python 那些花里胡哨的动作。并且由于静态语言对变量类型的限制，编译器会生成更快速、更专业的指令，这些指令是为其数据以及所在平台量身打造的。因此 C 语言比 Python 快上几十倍甚至上百倍，这简直再正常不过了。
而 Cython 在性能上可以带来如此巨大的提升的原因就在于，它将 C 的静态类型引入到 Python 中，静态类型会将运行时的动态解析转化成基于类型优化的机器码。
在 Cython 诞生之前，我们只能通过 C 重新实现 Python 代码来从静态类型中获益，也就是用 C 编写所谓的扩展模块。但 Cython 的出现则简化了这一点，可以让我们在写类似于 Python 代码的同时，还能使用 C 的静态类型系统。
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