续https://mp.csdn.net/postedit/88421373

使用cython只快了9S，是因为我们编译的是纯python代码

查看编译性能：cython -a test.pyx  会生成一个html

黄色：更多的python虚拟机调用

白色：非python虚拟机调用

看到这里还不够，继续用line_profiler  逐行对代码分析，为快速检验，减少10倍数据量

黄色标记为最耗时与调用次数最多的行，但for循环无法改为C，高兴的是我们可以放心的使用range循环，cython会将其优化为c类型的for语句形如: for (i = 0; i < 100; i++)

我们仅用cdef 对变量增加类型

import time
def prime_num(int max_num):
    cdef unsigned num,i
    for num in range(2, max_num):
        if num < 2:
            pass
        elif num == 2:
            pass
        else:
            for i in range(2, num):
                if num % i == 0:
                    break
            else:
                print(num)
if __name__=='__main__':
    start=time.time()
    prime_num(100000)
    print(time.time()-start)

这里明显，黄色的地方减少，这代表这更多的非python虚拟机调用，这样会加快我们程序的运行

import test
import time
start=time.time()
test.prime_num(100000)
print(time.time()-start)  

'''
0.9663772583007812
'''

综合：

python：22.940618753433228

cython(纯python风格)+python：13.06978225708008

pypy+cython：1.6705870628356934

python+js：1.4169998168945312

cython(内嵌C风格)+python：0.9663772583007812