Versnel je native Python-code met meer dan 50x! En het kost slechts 4 eenvoudige stappen. De standaard interpreter van Python (CPython) is traag, voornamelijk vanwege zijn dynamiek. Bijvoorbeeld, nadat je een variabele van een specifiek type hebt gedefinieerd, kan deze worden veranderd in een ander type. Maar deze dynamische manipulaties komen met de kosten van runtime- en geheugenkosten. De Cython-module converteert je Python-code naar C. Stappen om de Cython-module te gebruiken (raadpleeg de afbeelding terwijl je leest): 1) Laad de Cython-module: %load_ext Cython 2) Voeg de Cython-magische opdracht toe 3) Geef bij het gebruik van functies het gegevenstype van de parameter op 4) Definieer elke variabele met het “cdef”-sleutelwoord en geef het gegevenstype op. Deze code zal draaien met de snelheid van de native machine. P.S. De onderstaande code is alleen ter illustratie van het gebruik van Cython. Je kunt hetzelfde eenvoudig implementeren met NumPy.

Vanaf Python 3.14 is er een andere manier om Python-code te versnellen door GIL uit te schakelen. Eerder, ondanks het schrijven van multi-threaded code, kon Python slechts één thread tegelijk uitvoeren. Maar nu kan Python dit op een multi-threaded manier uitvoeren. 👉 Wat zijn nog meer manieren om Python-code te versnellen?