2022.2.21更新

python程序执行效率是明显低于c的。
优化python代码的一个思路就是：将python的核心代码（一般是需要多次调用，或核心循环部分）转换成c语言。
不需要将程序重新改写成c，只需要用Cython包将python程序进行转换即可。

1.Cython包

Cython包的安装参见https://pypi.org/project/Cython/
pip install Cython
conda install Cython
一般安装anaconda的时候就带有Cython包；可以查看一下是否已经有这个包了。（直接在程序里 import Cython，若不报错就说明有；也可以通过pip list等查看）

2.python–>c

2.1

将需要转换的程序重命名为xxxx.pyx;
例如我有一个封装好的类.py文件word_frequency.py，需要重命名为word_frequency.pyx

2.2

在相同的目录中创建一个文件setup.py;作用：使用cython编译器去编译pyx文件

from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonizesetup(ext_modules=cythonize("word_frequency.pyx"))

2.3

开始编译，在命令行中：
python setup.py build_ext --inplace
(# inplace表示源代码在同一目录下)
若编译成功，则在目录下会出现两个文件：word_frequency.c，word_frequency.cp38-win_amd64.pyd（若在Linux平台下会出现word_frequency.cp38-win_amd64.so），此时.so文件或者.pyd文件就可以像普通的python文件一样，被import。
上述文件中word_frequency.c没有什么用，可以删除掉；word_frequency.cp38-win_amd64.pyd文件可以重命名为word_frequency.pyd。不重新命名也可以，载入from word_frequency import word_frequency不受影响。

2.4

在其他文件中正常调用word_frequency.pyd即可（可以将word_frequency.py改为其他名字，以免调用错）。

from word_frequency import word_frequency #一样的importwordFreq = word_frequency(dict_fullpath) #一样的使用方法

2.5

对比

转换前：130.40097641944885 s
转换后：68.84645509719849 s

速度只提升了一倍左右。
Cython能比常规Python代码快多少实际上取决于代码本身。例如，如果运行成本较高的多变量循环，Cython明显优于常规的Python代码。递归函数同样使得Cython快于Python。

3 关于.pyd文件

若想对python文件进行加密，会把python模块编译成.pyd文件
pyd文件是由 D语言编写的一种dll 文件，目前还没有办法进行反编译，只能被反汇编。给python文件提供了很高的安全性。而且也可以编写一些python插件，方便python开发。

2022.2.22更新

4、python版本对.pyd文件加载的影响

出错点1：

1）在python3.8.8版本将word_frequency.pyx编译成word_frequency.cp38-win_amd64.pyd。
2）在python3.8.8版本中，word_frequency.cp38-win_amd64.pyd能够被其他文件正常载入；from word_frequency import word_frequency没有问题。
3）当把word_frequency.cp38-win_amd64.pyd移植到python3.7.4版本的电脑上时，from word_frequency import word_frequency会出现如下错误：

“我以为是高版本的python 编译的内容无法被低版本的python加载”
“所以，我把编译和加载的版本换了一下（移植顺序换了一下）”

出错点2：

1）在python3.7.4版本将word_frequency.pyx编译成word_frequency.cp37-win_amd64.pyd。
2）在python3.7.4版本中，word_frequency.cp37-win_amd64.pyd能够被其他文件正常载入；from word_frequency import word_frequency没有问题。
3）当把word_frequency.cp37-win_amd64.pyd移植到python3.8.8版本的电脑上时，from word_frequency import word_frequency同样会出现如下错误：

“所以，可能并不是高低版本兼容的问题”
“只能在对应的python版本上编译，然后加载运行；这意味着必须在本地编译，这就给用户操作上带来了一些麻烦；需要简化”
“将编译的代码也放在getWordFreq_Month.py中，虽然是本地编译，但是不需要用户操作命令行，即用户和原来的使用方法一样”

改善：

在getWordFreq_Month.py中添加如下代码，（也要保证setup.py和word_frequency.pyx在相同目录下）

#将word_frequency.py编译成c
flag = True
file_list = os.listdir('./')
for file_name in file_list:#文件后缀是否有'.pyd'的file_suffix = os.path.splitext(file_name)[1]if file_suffix == '.pyd':flag = False#判断是否需要在本地重新编译
if flag:try:os.system('python setup.py build_ext --inplace')except:try:os.system('python3 setup.py build_ext --inplace')except:print('编译c存在问题！')sys.exit(0)#加载
from word_frequency import word_frequency

2022.2.23更新

5.如何彻底解决.pyd文件在其他python版本上无法加载的问题

出错点：

1）虽然第4步的操作，把编译成c的过程放在了每台主机本地了，但是在一台python3.9版本的主机上，依然报错了：
2）在一台python3.6版本的主机上也出现了错误：
3）两个错误均是Unable to find vcvarsall.bat，查了一下vcvarsall.bat这个文件好像还和visual stdio相关，比较麻烦。
4)出错的地方还是在编译的地方，就是python setup.py build_ext --inplace这句命令会出错。

“所以，虽然吧编译的程序放在了每台主机上，但是仍然会存在各种问题，移植性还是不好。”
“既然移植性不好搞定，那就直接封死吧，不再依赖python”

改善：
用pyinstaller将getWordFreq_Month.py文件封装成getWordFreq_Month.exe，可以脱离python环境。

安装pyinstaller

pip install pyinstaller

pyinstaller -F getWordFreq_Month.py   #-F 选项，该选项指定生成单独的 EXE 文件，因此，在 dist 目录下生成了一个单独的大约为 6MB 的 xxxx.exe 文件
或者
pyinstaller -D getWordFreq_Month.py  #当生成完成后，将会在 xxxx目录下看到多了一个 dist 目录，并在该目录下看到有一个 xxxx 子目录，在该子目录下包含了大量 .dll 文件和 .pyz 文件，它们都是 xxxx.exe 程序的支撑文件。

via：手把手教你把Python代码转成exe
Python PyInstaller安装和使用教程（详解版）

执行xxxx.exe时，结果会一闪而过，所以需要通过命令来显示.exe文件的输出。在写一个start.bat文件，内容：

@echo off
dist\getWordFreq_Month\getWordFreq_Month.exe
pause

完工！

参考：

如何优化你的python代码
Windows下Cython使用
windows cython快速入门

使用Cython提高python代码执行速度相关推荐

python函数可以提高代码执行速度吗_Python代码运行速度慢?这五种方法很管用
对于Python很多人还是比较了解的,虽然说Python有很多优势但同样具有劣势,Python最大的劣势就是运行效率慢,那么如何提高Python代码运行速度呢?这五种方法很管用. 1.PyPy:在选择 ...
python 大项目使用cython_提升6.75倍！利用Cython为Python代码加速
全文共2012字,预计学习时长4分钟图片来源:Unsplash 如果你曾经用Python编写过代码,可能会发现等待某些代码块执行的时间比预期要长.尽管可以通过一些方法提高其代码效率,但它的反应速度仍 ...
python代码加密cython_利用Cython对python代码进行加密
利用Cython对python代码进行加密 Cython是属于PYTHON的超集,他首先会将PYTHON代码转化成C语言代码,然后通过c编译器生成可执行文件.优势:资源丰富,适合快速开发.翻译成C后速 ...
cython python3_30倍！使用Cython加速Python代码
原标题:30倍!使用Cython加速Python代码作者:George Seif.Thomas Wolf.Lukas Frei 编译:1+1=6 | 公众号海外部前言你可能经常会一次又一次地听到 ...
cython加密代码python_利用Cython对python代码进行加密
利用Cython对python代码进行加密 Cython是属于PYTHON的超集,他首先会将PYTHON代码转化成C语言代码,然后通过c编译器生成可执行文件.优势:资源丰富,适合快速开发.翻译成C后速 ...
提高python执行效率_关于提高python程序执行效率的思路和想法
原博文 2016-06-09 22:25 − 相比编译型语言(C系列)python胜在简介的语法和优雅的动态编程体验,但是在执行效率上,python有解释性语言先天的劣势--执行效率较低,为了让编写出 ...
python执行效果_使用tqdm显示Python代码执行进度功能
在使用Python执行一些比较耗时的操作时,为了方便观察进度,通常使用进度条的方式来可视化呈现.Python中的tqdm就是用来实现此功能的. 先来看看tqdm的进度条效果: tqdm的基本用法 tq ...
python代码执行过程记录_这款神器，能把 Python 代码执行过程看地一清二楚
原标题:这款神器,能把 Python 代码执行过程看地一清二楚本文经机器之心(微信公众号:almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载机器之心报道,参与:一鸣.杜伟 Python 是一门 ...
python中函数提高代码执行速度吗_为什么Python代码在一个函数中运行得更快？
匿名用户除了局部/全局变量存储时间外,操作码预测使函数更快. 正如其他答案所解释的,该函数在循环中使用store_fast操作码.下面是函数循环的字节码:>> 13 FOR_ITER 6 ...

使用Cython提高python代码执行速度