全面比较 Cython 和 PyBind11 在构建 Python C 扩展方面的应用，涵盖性能、语法、特性和最佳实践。
Python C 扩展开发：Cython 与 PyBind11 集成
Python 虽然功能极其丰富且易于使用，但在处理性能关键型任务时有时会力不从心。这时，C 扩展就派上了用场。通过使用 C 或 C++ 编写部分代码，您可以显著提升性能并利用现有的库。本文将深入探讨两种用于创建 Python C 扩展的流行工具：Cython 和 PyBind11。我们将探讨它们的优缺点，以及如何为您的项目选择合适的工具。
为何使用 C 扩展？
在深入了解 Cython 和 PyBind11 的具体细节之前，我们先回顾一下您为何首先需要 C 扩展：
- 性能： 对于计算密集型任务，C 和 C++ 提供的性能远超 Python。
- 访问底层 API： C 扩展提供了对系统级 API 和硬件资源的直接访问。
- 与现有 C/C++ 库集成： 无缝地将您的 Python 代码与现有的 C/C++ 库集成。许多科学和工程工具都是用这些语言编写的，扩展模块成为连接它们与 Python 的桥梁。
- 内存管理： 在某些应用中，对内存管理的精细控制至关重要。
Cython 简介
Cython 既是一门编程语言，也是一个编译器。它是 Python 的一个超集，增加了对静态类型和直接调用 C/C++ 代码的支持。Cython 编译器将 Cython 代码转换为优化的 C 代码，然后将其编译成 Python 扩展模块。
Cython 的主要特性
- 类 Python 语法： Cython 的语法与 Python 非常相似，这使得 Python 开发者相对容易学习。
- 静态类型： 在 Cython 代码中添加静态类型声明，可以让编译器生成更高效的 C 代码。
- 无缝 C/C++ 集成： Cython 提供了轻松调用 C/C++ 函数和使用 C/C++ 数据结构的机制。
- 自动内存管理： Cython 使用 Python 的垃圾回收器自动处理内存管理，但必要时也允许手动内存管理。
一个简单的 Cython 示例
让我们看一个使用 Cython 优化斐波那契数列计算函数的简单示例：
fibonacci.pyx:
def fibonacci(int n):
a, b = 0, 1
for i in range(n):
a, b = b, a + b
return a
要编译此 Cython 代码，您需要一个 setup.py 文件：
setup.py:
from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize
setup(
ext_modules = cythonize("fibonacci.pyx")
)
构建扩展：
python setup.py build_ext --inplace
现在您可以在 Python 代码中导入并使用 fibonacci 函数了：
import fibonacci
print(fibonacci.fibonacci(10))
Cython 的优缺点
优点：
- 易于学习： 类 Python 语法使其对 Python 开发者来说很容易上手。
- 性能良好： 静态类型可以带来显著的性能提升。
- 广泛使用： Cython 是一个成熟且广泛使用的工具，拥有庞大的社区和丰富的文档。
缺点：
- 需要编译： Cython 代码需要先编译成 C 代码，然后再编译成 Python 扩展模块。
- Cython 特定语法： 虽然类似 Python，但 Cython 引入了自己用于静态类型和 C/C++ 集成的语法。
- 对于高级 C++ 可能很复杂： 与复杂的 C++ 代码集成可能具有挑战性。
PyBind11 简介
PyBind11 是一个轻量级的纯头文件库，可用于为 C++ 代码创建 Python 绑定。它利用 C++ 模板元编程来推断类型信息，并生成必要的粘合代码，以实现 Python 和 C++ 之间的无缝集成。
PyBind11 的主要特性
- 纯头文件库： 无需构建和安装单独的库；只需包含头文件即可。
- 现代 C++： 使用现代 C++ 特性（C++11 及更高版本）编写更简洁、更具表现力的代码。
- 自动类型转换： PyBind11 自动处理 Python 和 C++ 数据类型之间的类型转换。
- 异常处理： 支持 Python 和 C++ 之间的异常处理。
- 支持类和对象： 轻松地将 C++ 类和对象暴露给 Python。
一个简单的 PyBind11 示例
让我们用 PyBind11 重新实现斐波那契数列函数：
fibonacci.cpp:
#include <pybind11/pybind11.h>
namespace py = pybind11;
int fibonacci(int n) {
int a = 0, b = 1;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
int temp = a;
a = b;
b = temp + b;
}
return a;
}
PYBIND11_MODULE(fibonacci, m) {
m.doc() = "pybind11 example plugin"; // optional module docstring
m.def("fibonacci", &fibonacci, "A function that calculates the Fibonacci sequence");
}
要将此 C++ 代码编译成 Python 扩展模块，您需要使用 C++ 编译器（如 g++）并链接到 Python 库。编译命令会因您的操作系统和 Python 安装而异。以下是一个常见的 Linux 示例：
g++ -O3 -Wall -shared -std=c++11 -fPIC fibonacci.cpp -I/usr/include/python3.x -I/usr/include/python3.x/ -lpython3.x -o fibonacci.so
（将 python3.x 替换为您的 Python 版本。）
然后，您可以像 Cython 示例一样，在 Python 代码中导入并使用 fibonacci 函数。
PyBind11 的优缺点
优点：
- 现代 C++： 利用现代 C++ 特性编写简洁且富有表现力的代码。
- 易于与 C++ 集成： 简化了将 C++ 代码暴露给 Python 的过程。
- 纯头文件： 易于包含在您的项目中。
缺点：
- 需要 C++ 知识： 您需要精通 C++ 才能使用 PyBind11。
- 编译复杂性： 将 C++ 代码编译成 Python 扩展模块可能比编译 Cython 代码更复杂，尤其是在处理复杂的 C++ 项目时。
- 不如 Cython 成熟： 尽管 PyBind11 正在积极开发并被广泛使用，但其社区和生态系统不如 Cython 广泛。
Cython vs. PyBind11：详细对比
既然我们已经介绍了 Cython 和 PyBind11，让我们从几个关键方面对它们进行更详细的比较：
语法
- Cython： 使用类 Python 语法，并带有用于静态类型和 C/C++ 集成的扩展。这使得 Python 开发者相对容易上手。然而，Cython 特定的语法可能对不熟悉它的开发者构成障碍。
- PyBind11： 使用标准 C++，只需少量样板代码来定义 Python 绑定。这需要对 C++ 有扎实的理解，但避免了引入一门新语言。
性能
- Cython： 可以实现卓越的性能，尤其是在广泛使用静态类型时。Cython 编译器可以生成高度优化的 C 代码。
- PyBind11： 同样提供卓越的性能。其模板元编程技术能为类型转换和函数调用生成高效的代码。在某些情况下，PyBind11 甚至可以超越 Cython，特别是在处理复杂的 C++ 数据结构和算法时。
与现有 C/C++ 代码的集成
- Cython： 提供了调用 C/C++ 函数和使用 C/C++ 数据结构的机制。然而，与复杂的 C++ 代码集成可能具有挑战性。您可能需要编写包装函数来使 C++ API 适应 Cython 的要求。
- PyBind11： 专为与 C++ 代码无缝集成而设计。它可以自动处理类型转换，并以最小的努力将 C++ 类和对象暴露给 Python。通常认为它更容易与现代 C++ 代码集成。
易用性
- Cython： 由于其类 Python 语法，对 Python 开发者来说更容易学习。使用
setup.py的编译过程相对直接。 - PyBind11： 需要对 C++ 有很好的理解。将 C++ 代码编译成 Python 扩展模块可能更复杂，尤其是在处理使用 CMake 等构建系统的复杂 C++ 项目时。
内存管理
- Cython： 主要依赖 Python 的垃圾回收器进行内存管理。然而，它也允许使用 C 风格的内存分配（
malloc,free）进行手动内存管理。 - PyBind11： 同样依赖 Python 的垃圾回收器。它提供了管理暴露给 Python 的 C++ 对象生命周期的机制。您可以使用智能指针（
std::shared_ptr,std::unique_ptr）来确保正确的内存管理。
社区与生态系统
- Cython： 拥有一个更大、更成熟的社区，提供广泛的文档和大量的可用资源。
- PyBind11： 拥有一个不断增长的社区，并且正在积极开发中。虽然其社区比 Cython 的小，但非常活跃和响应迅速。
如何在 Cython 和 PyBind11 之间选择
Cython 和 PyBind11 之间的选择取决于您的具体需求和优先级：
- 如果出现以下情况，请选择 Cython：
- 您主要是一名 Python 开发者，C++ 经验有限。
- 您需要以最小的努力优化 Python 代码中性能关键的部分。
- 您希望逐步在代码中引入静态类型。
- 您的项目不严重依赖复杂的 C++ 特性。
- 如果出现以下情况，请选择 PyBind11：
- 您精通 C++，并希望将 Python 代码与现有的 C++ 库无缝集成。
- 您希望将复杂的 C++ 类和对象暴露给 Python。
- 您偏好使用现代 C++ 特性。
- 性能至关重要，并且您愿意投入时间优化您的 C++ 代码。
真实世界案例
让我们考虑一些真实世界的场景来说明 Cython 和 PyBind11 的用例：
- 科学计算： 许多科学计算库，如 NumPy 和 SciPy，使用 Cython 来优化性能关键的例程。例如，模拟气候模型所涉及的数值计算从 C 扩展中获益匪浅。更快的执行速度使得模拟可以在合理的时间范围内运行。
- 机器学习： 像 scikit-learn 这样的库经常使用 Cython 来实现高效的机器学习任务算法。训练大型语言模型通常需要自定义的 C++ 内核，这些内核会通过 pybind11 暴露给 Python 层。
- 游戏开发： 像 Godot 这样的游戏引擎使用 Cython 与 C++ 游戏逻辑和渲染引擎集成。
- 金融建模： 金融机构通常使用 C++ 进行高性能的金融建模应用。PyBind11 可以用来将这些模型暴露给 Python 进行脚本编写和分析。 例如，为复杂投资组合计算风险价值（VaR），性能增益可能非常显著。
- 图像和视频处理： OpenCV 混合使用 Cython 和 PyBind11 来加速复杂的图像处理操作。
超越基础：高级技术
Cython 和 PyBind11 都为更复杂的集成场景提供了高级功能：
Cython 高级技术
- 在 Cython 中使用 C++ 类： 您可以使用
cdef extern from语法在 Cython 代码中直接声明和使用 C++ 类。 - 使用指针： Cython 允许您使用原始指针并执行手动内存管理。
- 异常处理： Cython 支持 Python 和 C/C++ 之间的异常处理。您可以使用
except子句来处理 C/C++ 代码引发的异常。 - 使用融合类型： 融合类型允许您编写适用于多种数值类型的泛型代码，而无需重复代码，从而提高性能。
PyBind11 高级技术
- 暴露 C++ 模板： PyBind11 可以将 C++ 模板类和函数暴露给 Python。
- 使用智能指针： 使用
std::shared_ptr和std::unique_ptr来管理暴露给 Python 的 C++ 对象的生命周期。 - 自定义类型转换： 定义自定义类型转换规则，用于在 Python 和 C++ 数据类型之间进行映射。
- 自动生成绑定： 像 `cppyy` 这样的工具可以从 C++ 头文件自动生成 PyBind11 绑定，极大地简化了大型项目的集成过程。
C 扩展开发最佳实践
以下是为 Python 开发 C 扩展时应遵循的一些最佳实践：
- 保持简单： 从一个小的、定义明确的问题开始，然后逐渐增加复杂性。
- 分析您的代码： 在编写 C 扩展之前，找出 Python 代码中的性能瓶颈。使用像
cProfile这样的分析工具来确定需要优化的区域。 - 编写单元测试： 彻底测试您的 C 扩展，确保它们正常工作并且没有引入任何错误。
- 使用版本控制： 使用像 Git 这样的版本控制系统来跟踪您的更改并与他人协作。
- 为您的代码编写文档：清晰简洁地记录您的 C 扩展，以便其他人（以及未来的您）能够理解和使用它们。
- 考虑跨平台兼容性： 确保您的 C 扩展可以在不同的操作系统（Windows、macOS、Linux）上工作。
- 谨慎管理依赖项： 注意您的 C 扩展所需的依赖项，并确保它们得到妥善管理。
结论
Cython 和 PyBind11 是创建 Python C 扩展的强大工具。对于希望以最小努力优化性能的 Python 开发者来说，Cython 是一个不错的选择；而 PyBind11 则更适合与复杂的 C++ 代码集成。通过仔细考虑每种工具的优缺点并遵循最佳实践，您可以有效地利用 C 扩展来提高 Python 应用程序的性能和功能。
无论您是构建高性能的科学模拟、与现有 C++ 库集成，还是仅仅优化 Python 代码的关键部分，掌握使用 Cython 或 PyBind11 进行 C 扩展开发都将显著提升您作为 Python 开发者的能力。