python这个语言在使用的层面上看几乎没有缺点，简单易学，语法简单，唯一的弱点就是慢，
当然了万能的python社区是给了解决方法的，那就是cython
使用Cython可以显著提升Python代码的执行效率，特别是在涉及到数值计算密集型任务时。下面是使用Cython加速Python代码的一般步骤：
1.安装Cython：
首先确保你已经安装了Cython。你可以使用pip来安装Cython：
pip install cython
2.创建Cython文件：
将你想要加速的Python代码保存为一个 .pyx 文件。这个文件是一个Python和C混合的源文件，其中包含Cython语法和标准的Python语法。
3.编写Cython代码：
在 .pyx 文件中，你可以使用Cython提供的静态类型声明和其他优化技术来改进性能。例如，使用cdef关键字声明变量的类型，使用cpdef或def定义函数，并且可以使用C语言的一些特性。
4.创建setup.py文件：
为了将Cython代码编译为C语言代码并构建Python扩展模块，需要创建一个 setup.py 文件。这个文件指定了编译和构建扩展模块的过程。
一个简单的 setup.py 文件示例：
from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(
ext_modules = cythonize("your_module.pyx")
)
编译和构建扩展模块：
运行 setup.py 脚本来编译你的Cython代码，并构建成Python扩展模块：
python setup.py build_ext --inplace
这将生成一个编译好的扩展模块（通常是 .so 或 .pyd 文件），可以被Python直接导入和使用。
导入和使用加速模块：
在你的Python代码中，通过import语句导入已经编译好的Cython扩展模块，然后像普通Python模块一样使用它。
示例
假设有一个简单的Python函数需要加速，比如计算斐波那契数列的第n个数：
创建一个 fibonacci.pyx 文件，包含以下Cython代码：
def fibonacci(int n):
cdef int a = 0
cdef int b = 1
for i in range(n):
a, b = b, a + b
return a
创建一个 setup.py 文件来构建这个Cython扩展模块：
from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(
ext_modules = cythonize("fibonacci.pyx")
)
在命令行中运行 setup.py 文件来编译和构建扩展模块：
python setup.py build_ext --inplace
最后，在Python代码中导入并使用加速后的函数：
from fibonacci import fibonacci
result = fibonacci(10)
print(result) # 输出：55
通过以上步骤，你可以利用Cython为你的Python代码添加静态类型声明和其他优化，从而显著提高执行效率。
