我正在尝试使用 Cython 编译一个模块，以加快速度。
速度提升还不错，但 Cython 的教程指出使用静态类型时它可以更好（参见 http://docs.cython.org/src/quickstart/cythonize.html#determining-where-to-add-types）。
现在我已经使用了
cython -a myscript.pyd
命令查看在哪里添加类型比较好，并且在我声明变量的所有地方，几乎所有代码行都以黄色突出显示，表明我可以在那里添加变量类型。
我遇到的问题是，似乎只能在函数内部执行此操作。例如，我在代码中的一些黄色突出显示的行是
a = np.zeros(len(b))
word = 'pref'
所以在 .pyx 文件中我将其更改为
float a = np.zeros(len(b))
char word = 'pref'
现在这不起作用。我无法运行或编译它。那么如何在不在函数内部时添加变量类型呢？
【问题讨论】：
首先你需要告诉 cython 这个变量将获得一个带有cdef 的静态类型。其次，您试图将数组分配给单个浮点变量。您必须使用与 numpy 数组兼容的类型。 Numpy 有一个 C 后端，它定义了可以在 Cython 中使用的数组类型。为数组声明类型的正确方法是。
cimport numpy as np
cdef np.ndarray[np.double_t] a = np.zeros(len(b))
多个字符串在 C 中保存在数组中。单个char 变量只能保存一个字母。在Cython tutorial有一个页面如何处理cython中的python字符串
【讨论】：
你需要使用cdef:
cdef char word
c = 'pref'
cdef int i,b etc..
如果您查看您链接到的那些文档：
Python 函数调用可能很昂贵——在 Cython 中加倍如此，因为可能需要在 Python 对象之间进行转换才能进行调用。在我们上面的例子中，参数在 f() 和对它的调用中都被假定为一个 C 的 double 类型，但是为了传递它，必须在参数周围构造一个 Python 浮点对象。 因此 Cython 提供了一种用于声明 C 风格函数的语法，即 cdef 关键字：
cdef double f(double x) except? -2:
return x**2-x
【讨论】：