最近在考虑Python语言性能的问题，Python是解释型语言，运行效率低一直被诟病，于是很多开发者研究了一些加速的办法，将Python语言编译成C再运行就是一种主流方法，但是我发现很多技术博客竟在那瞎扯，连CPython和Cython都没有分清楚咋回事就在那侃侃而谈，甚至觉得自己真牛逼。其实CPython和Cython根本是两个完全不一样的东西，且听我细细道来！
CPython
省流：Python官方解释器就是用的CPython,你只需要写标准的Python语言执行就是使用的CPython解释器。
CPython是Python的默认解释器，也是官方版本。它负责执行Python代码，将源代码翻译成字节码，然后运行字节码。CPython是用C语言实现的，它提供了Python语言的标准实现，并且是最广泛使用的Python解释器。
下面展示了一段最朴素的使用CPython执行Python代码：
def hello_world():
print("Hello, world!")
hello_world()这段代码是标准Python代码，可以由CPython解释器执行。CPython是一种解释型语言，因此代码逐行执行。它的执行速度通常比编译型语言慢，但它的优势在于易于使用和跨平台。
Cython
Cython是一种不同于CPython的工具，它允许将Python代码编译成C语言代码，然后将其编译成共享库或扩展模块。Cython的目标是提高Python代码的执行效率，特别是对于CPU密集型任务。融合了Python的简洁性和C语言的性能。
使用Cython是需要C语言的基础的。这也是为什么一直建议先简单入门C语言再学习其他语言，基础不牢，地动山摇。
关于Cython 的基础可以去看看相关的教程：基础教程 | Cython官方文档
对了，Cython需要安装的，具体的教程网上很多，这里不再赘述，毕竟本文也不是科普Cython具体的使用。
下面举一个简单的例子，例如用标准的Python语言写一个函数是这样的：
# my_module.py
def calculate_sum(n):
total = 0
for i in range(1, n + 1):
total += i
return total现在用cython写就是下面这段代码了：
# my_module_cython.pyx
cpdef int calculate_sum(int n):
cdef int total = 0
cdef int i
for i in range(1, n + 1):
total += i
return total要想运行Cython的语法，需要创建一个 setup.py 文件，以便编译Cython代码：
# setup.py
from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(
ext_modules = cythonize("my_module_cython.pyx")
)使用以下命令编译Cython代码：
python setup.py build_ext --inplace这将生成一个共享库，可以在Python中导入并使用它。例如，创建一个测试脚本 test.py:
import my_module_cython
n = 1000000
result = my_module_cython.calculate_sum(n)
print(result)总结
CPython是一种解释器，而Cython是一种编译器。CPython逐行执行Python代码，而Cython将Python代码编译为C代码，然后编译为共享库或扩展模块。
CPython通常较慢，适合一般用途的编程。Cython的目标是提高执行效率，特别是对于CPU密集型任务。
CPython适用于大多数Python开发任务，而Cython适用于需要高性能的任务，例如科学计算、图形处理和游戏开发。
虽然Cython基本上与Python兼容，但它引入了一些额外的语法元素，用于定义C语言扩展。这些元素在Python中是无效的。
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