所以我在这里有点作弊，因为我们会谈论 Python，但也谈论一些 Cython 的神奇作用。但是，你知道吗？Cython 是 Python 的超集，所以不要让它吓跑你！
你现在的 Python 程序已经是 Cython 程序。
有几种情况下你可能需要加速，例如：
- 你正在使用 Python 开发一个 NLP 的生产模块；
- 你正在使用 Python 计算分析大型 NLP 数据集；
- 你正在为深度学习框架，如 PyTorch /TensorFlow，预处理大型训练集，或者你的深度学习批处理加载器中的处理逻辑过于繁重，这会降低训练速度。
让我们用一个简单的例子来分析这个问题。假设我们有一大堆矩形，并将它们存储进一个 Python 对象列表，例如 Rectangle 类的实例。我们的模块的主要工作是迭代这个列表，以便计算有多少矩形的面积大于特定的阈值。
我们的 Python 模块非常简单，如下所示：
我们在这里使用了原生 C 指针数组，但你也可以选择其他选项，特别是 C ++ 结构，如向量、对、队列等。在这个片段中，我还使用了 cymem 的便利的 Pool（）内存管理对象，以避免必须手动释放分配的 C 数组。当 Pool 由 Python 当做垃圾回收时，它会自动释放我们使用它分配的内存。
在 Jupyter 的第一次测试
使用 ％load_ext Cython 将 Cython 插件加载到 Jupyter notebook 中。
现在，你可以使用黑魔术命令 %% cython 编写像 Python 代码一样的 Cython 代码。
如果在执行 Cython 单元时遇到编译错误，请务必检查 Jupyter 终端输出以查看完整的信息。
大多数情况下，在 %% cython 编译为 C ++（例如，如果你使用 spaCy Cython API）或者 import numpy（如果编译器不支持 NumPy）之后，你会丢失 - + 标记。
- Python 函数，用常用的关键字 def 定义。它们可作为输入和输出的 Python 对象。也可以在内部同时使用 Python 和 C / C ++ 对象，并可以调用 Cython 和 Python 函数。
- 用 cdef 关键字定义的 Cython 函数。它们可以作为输入，在内部使用并输出 Python 和 C / C ++对象。这些函数不能从 Python 空间访问（即 Python 解释器和其他可导入 Cython 模块的纯 Python 模块），但可以由其他 Cython 模块导入。
- 用 cpdef 关键字定义的 Cython 函数就像 cdef 定义的 Cython 函数一样，但它们也提供了一个 Python封装器，因此可以从 Python 空间（以 Python 对象作为输入和输出）以及其他 Cython 模块（以 C / C ++ 或 Python 对象作为输入）中调用它们。
它可以通过 spaCy 任意处及任意对象访问（请参阅上图），例如 nlp.vocab.strings、doc.vocab.strings 或 span.doc.vocab.string。
当某个模块需要对某些 token 执行快速处理时，仅使用 C 级别的 64 位哈希码而不是字符串。调用 StringStore 查找表将返回与哈希码相关联的 Python unicode 字符串。
6我在左边写了一个脚本，它生成用于 spaCy 解析的 10 份文档的列表，每个文档大约 170k 字。我们也可以生成每个文档 10 个单词的 170k 份文档（比如对话数据集），但创建速度较慢，因此我们坚持使用 10 份文档。
我们想要在这个数据集上执行一些 NLP 任务。例如，我们想要统计数据集中单词「run」作为名词的次数（即用 spaCy 标记为「NN」词性）。
一个简单明了的 Python 循环就可以做到：
但它也很慢！在我的笔记本电脑上，这段代码需要大约 1.4 秒才能得到结果。如果我们有一百万份文件，则需要一天以上才能给出结果。
我们可以使用多线程，但在 Python 中通常不是很好的解决方案，因为你必须处理 GIL。另外，请注意，Cython 也可以使用多线程！而且这实际上可能是 Cython 最棒的部分，因为 GIL 被释放，我们可以全速运行。Cython 基本上直接调用 OpenMP。
代码有点长，因为我们必须在调用 Cython 函数之前在 main_nlp_fast 中声明并填充 C 结构。（如果你在代码中多次使用低级结构，使用 C 结构包装的 Cython 扩展类型来设计我们的 Python 代码是比每次填充 C 结构更优雅的选择。这就是大多数 spaCy 的结构，它是一种结合了快速，低内存以及与外部 Python 库和函数接口的简便性的非常优雅的方法。）
但它也快很多！在我的 Jupyter Notebook 中，这个 Cython 代码的运行时间大约为 20 毫秒，比我们的纯 Python 循环快大约 80 倍。
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