Pyx python что это

.pyx Расширение файла

This file is saved in a binary format, which requires a specific program to read its contents.

.PYX вариант №

Файл исходного кода, написанный в Pyrex, языке на языке Python, используемом для написания модулей расширения Python с синтаксисом типа C; могут содержать ссылки на существующие модули C; компилирует код, который увеличивает время выполнения программ Python.

Больше информации

Поскольку Pyrex используется для написания модулей для программного обеспечения Python, файлы PYX иногда могут быть найдены с приложениями Python.

ПРИМЕЧАНИЕ. Cython является расширением Pyrex, которое содержит несколько улучшений, и это часто предпочитают Pyrex.

Программы, которые открывают PYX файлы

О PYX файлах

Наша цель — помочь вам понять за что отвечает файл с расширением * .pyx и как его открыть.

Тип файла Pyrex Source Code File, описания программ для Mac, Windows, Linux, Android и iOS, перечисленные на этой странице, были индивидуально исследованы и проверены командой FileExt. Мы стремимся к 100-процентной точности и публикуем только информацию о форматах файлов, которые мы тестировали и проверяли.

PyX (вектор язык графики) — PyX (vector graphics language)

PyX — это пакет Python для создания PostScript, PDF и статические файлы SVG. Он сочетает в себе абстракцию модели рисования PostScript с интерфейсом TeX / LaTeX. На основе этих примитивов строятся сложные задачи, такие как 2D- и 3D-графики в готовом для публикации качестве. Его цели аналогичны целям других метаязыков для рисования PDF, таких как TikZ или Asymptote.

PyX под лицензией GNU GPL версии 2. Первоначально он был графическая библиотека для Pyxplot. Хотя Pyxplot больше не зависит напрямую от Pyx, он продолжает включать в себя существенные части кодовой базы PyX.

См. Также

• Портал бесплатного программного обеспечения с открытым исходным кодом

• GeoGebra — бесплатная программа динамической математики с экспортом асимптот
• PSTricks
• TikZ
• Asymptote (язык векторной графики)

Cython: более чем 30-кратное ускорение Python-кода

Python — это язык, который любят многие программисты. Этим языком невероятно легко пользоваться. Всё дело в том, что код, написанный на Python, отличается интуитивной понятностью и хорошей читабельностью. Однако в разговорах о Python часто можно слышать одну и ту же жалобу на этот язык. Особенно тогда, когда о Python говорят знатоки языка C. Вот как она звучит: «Python — это медленно». И те, кто так говорят, не грешат против истины.

В сравнении со многими другими языками программирования Python — это, и правда, медленно. Вот результаты испытаний, в ходе которых сопоставляется производительность разных языков программирования при решении различных задач.

Есть несколько способов ускорения Python-программ. Например, можно применять библиотеки, рассчитанные на использование нескольких ядер процессора. Тем, кто работает с Numpy, Pandas или Scikit-Learn, можно посоветовать взглянуть на программный комплекс Rapids, позволяющий задействовать GPU при проведении научных расчётов.

Все эти методики ускорения работы хороши в тех случаях, когда решаемые с помощью Python задачи могут быть распараллелены. Например — это задачи по предварительной обработке данных или операции с матрицами.

Но как быть в том случае, если ваш код — это чистый Python? Что если у вас есть большой цикл for , который вам совершенно необходимо использовать, и выполнение которого просто нельзя распараллелить из-за того, что обрабатываемые в нём данные должны обрабатываться последовательно? Можно ли как-то ускорить сам Python?

Ответ на этот вопрос даёт Cython — проект, используя который можно значительно ускорить код, написанный на Python.

Что такое Cython?

Cython, по своей сути, это промежуточный слой между Python и C/C++. Cython позволяет писать обычный Python-код с некоторыми незначительными модификациями, который затем напрямую транслируется в C-код.

Единственное изменение Python-кода при этом заключается в добавлении к каждой переменной информации об её типе. При написании обычного кода на Python переменную можно объявить так:

x = 0.5

При использовании Cython при объявлении переменной нужно указать её тип:

cdef float x = 0.5

Эта конструкция сообщает Cython о том, что переменная представляет собой число с плавающей точкой. По такому же принципу объявляют переменные и в C. При использовании обычного Python типы переменных определяются динамически. Явное объявление типов, применяемое в Cython — это то, что делает возможным преобразование Python-кода в C-код. Дело в том, что в C необходимо явное объявление типов переменных.

Установка Cython предельно проста:

pip install cython

Типы в Cython

При использовании Cython можно выделить два набора типов. Один — для переменных, второй — для функций.

Если речь идёт о переменных, то тут нам доступны следующие типы:

• cdef int a, b, c
• cdef char *s
• cdef float x = 0.5 (число одинарной точности)
• cdef double x = 63.4 (число двойной точности)
• cdef list names
• cdef dict goals_for_each_play
• cdef object card_deck

При работе с функциями нам доступны следующие типы:

• def — обычная Python-функция, вызывается только из Python.
• cdef — Cython-функция, которую нельзя вызвать из обычного Python-кода. Такие функции можно вызывать только в пределах Cython-кода.
• cpdef — Функция, доступ к которой можно получить и из C, и из Python.

Ускорение кода с использованием Cython

Начнём с создания Python-бенчмарка. Это будет цикл for , в котором выполняется вычисление факториала числа. Соответствующий код на чистом Python будет выглядеть так:

def test(x): y = 1 for i in range(1, x+1): y *= i return y

Cython-эквивалент этой функции очень похож на её исходный вариант. Соответствующий код нужно поместить в файл с расширением .pyx . Единственное изменение, которое нужно внести в код, заключается в добавлении в него сведений о типах переменных и функции:

cpdef int test(int x): cdef int y = 1 cdef int i for i in range(1, x+1): y *= i return y

Обратите внимание на то, что перед функцией стоит ключевое слово cpdef . Это позволяет вызывать данную функцию из Python. Кроме того, тип назначен и переменной i , играющей роль счётчика цикла. Не будем забывать о том, что типизировать нужно все переменные, объявленные в функции. Это позволит компилятору C узнать о том, какие именно типы ему использовать.

Теперь создадим файл setup.py , который поможет нам преобразовать Cython-код в C-код:

from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup(ext_modules = cythonize('run_cython.pyx'))

python setup.py build_ext --inplace

Теперь С-код готов к использованию.

Если взглянуть в папку, в которой находится Cython-код, там можно будет найти все файлы, необходимые для запуска C-кода, включая файл run_cython.c . Если вам интересно — откройте этот файл и посмотрите на то, какой С-код сгенерировал Cython.

Теперь всё готово к тестированию нашего сверхбыстрого C-кода. Ниже приведён код, используемый для тестирования и сравнения двух вариантов программы.

import run_python import run_cython import time number = 10 start = time.time() run_python.test(number) end = time.time() py_time = end - start print("Python time = <>".format(py_time)) start = time.time() run_cython.test(number) end = time.time() cy_time = end - start print("Cython time = <>".format(cy_time)) print("Speedup = <>".format(py_time / cy_time))

Код этот устроен очень просто. Мы импортируем необходимые файлы — так же, как импортируются обычные Python-файлы, после чего вызываем соответствующие функции, делая это так же, как если бы мы всё время работали бы с обычными Python-функциями.

Взгляните на следующую таблицу. Можно заметить, что Cython-версия программы оказывается быстрей её Python-версии во всех случаях. Чем масштабнее задача — тем больше и ускорение, которое даёт использование Cython.

Число	Показатель Python Time	Показатель Cython Time	Показатель Speedup
10	1.6689300537109375e-06	4.76837158203125e-07	3.5
100	3.337860107421875e-06	4.76837158203125e-07	7.0
1000	2.193450927734375e-05	9.5367431640625e-07	23.0
10000	0.0002090930938720703	6.4373016357421875e-06	32.481
100000	0.0021562576293945312	6.008148193359375e-05	35.89
1000000	0.02128767967224121	0.0005953311920166016	35.75
10000000	0.2148280143737793	0.00594782829284668	36.1187317112278

Итоги

Использование Cython позволяет значительно ускорить практически любой код, написанный на Python, не прилагая к этому особенных усилий. Чем больше в программе циклов и чем больше данных она обрабатывает — тем лучших результатов можно ждать от применения Cython.

Уважаемые читатели! Используете ли вы Cython в своих проектах?

Как создать Python wrapper и не сойти с ума

Недавно на Хабре прочитал статью про очень полезный инструмент, и так как я уже давно искал какой-то проект, чтобы начать контрибьютить, решил посмотреть, что там есть на гитхабе и чем можно помочь. Одно из issue было на счет создания обертки (дальше буду использовать wrapper) для Cи-шной библиотеки. В тот момент я подумал «О, что-то интересное, уверен, это займет не больше часа». Как же сильно я ошибался.

В этой статье я решил показать не один путь для решения подобной задачи, а несколько разных вариантов. Я покажу варианты создания модулей на Pythonс компиляцией в С, использование маленькой самописной библиотеки С в Python и – последний вариант – использование большой C библиотеки в Python без боли и pxd файлов.

Cython

Об этом уже написаны книги, есть много статей, и на Хабре в том числе, так что я не буду сильно заострять внимание на установке или каких-то базовых вещах. Почитать подробней можно здесь

С помощью Cython мы можем решить несколько задач. Для каких-то вкраплений С кода в питон он вообще подходит идеально и частично решает проблему с импортами библиотек.

Давайте рассмотрим простой пример из официальной документации.

from __future__ import print_function def fib(n): """Print the Fibonacci series up to n.""" a, b = 0, 1 while b < n: print(b, end=' ') a, b = b, a + b print()

Сохраним этот файл как fib.pyx .
.pyx — это специальный формат Cython файлов, который аналогичен .c для С кода и содержит какой-то функционал. Так же есть .pxd, в С это .h и содержит описание функций, структур и т.д.

Для того, чтобы как-то взаимодействовать с функцией fib, нам нужно "скомпилировать" код. Для этого создадим setup.py с таким наполнением.

from distutils.core import setup from Cython.Build import cythonize setup( ext_modules=cythonize("fib.pyx"), )

После выполнения команды python3 setup.py build_ext --inplace вы сможете импортировать это в обычном питоне и наслаждаться скоростью работы как в нормальных компилируемых языках.

import fib fib.fib(2000)

Но здесь мы писали Python код и превращали его в С, а что насчет написать С код и запустить его в Python?

Не проблема. Создаем новую папку, внутри создаем папку lib в которой создадим lib/include и lib/src , собственно, все кто работал с С, уже знают, что там будет. В основной папке создадим еще папку python_wrap .

Перейдем в lib/include и создадим struct.h , в котором опишем одну функцию и посмотрим, как работать со структурами в С через Cython.

typedef struct struct_test < int a; int b; >struct_test; int minus(struct_test a); 

Создадим еще один файл, который мы назовем include.h , в нем будет еще одна функция и импорт структуры из struct.h

#include "struct.h" int sum(struct_test param_in_struct); 

Теперь опишем эти функции в файле lib/src/test_main.c

#include "include.h" int sum(struct_test param_in_struct) < return param_in_struct.a+param_in_struct.b; >int minus(struct_test param_in_struct)

Да, на оригинальность имен переменных я не претендую, но мы почти закончили Си-шную часть. Что еще? Добавить Makefile, точнее CMake. В папке lib создаем CMakeLists.txt .

set (TARGET "mal") include_directories( include src ) set (SOURCES ./src/test_main.c ) set (CMAKE_C_FLAGS "$") add_library($ SHARED $) target_link_libraries($ $) add_library($static STATIC $) target_link_libraries($static $)

С основной директории нам нужно указать, что у нас есть проект для компиляции в папке lib . Создаем еще один файл CMakeLists.txt , но уже в корне.

cmake_minimum_required(VERSION 2.8.2 FATAL_ERROR) cmake_policy(VERSION 2.8) project( TEST ) set (CMAKE_C_FLAGS "-Werror -Wall -Wextra -Wno-unused-parameter -D_GNU_SOURCE -std=c11 -O3 -g $") add_custom_target( ReplicatePythonSourceTree ALL $ -P $/cmake/ReplicatePythonSourceTree.cmake $ WORKING_DIRECTORY $ ) include( GNUInstallDirs ) add_subdirectory(lib)

Здесь я использую еще маленький файл, который переносит структуру Python wrapper в build директорию, чтобы можно было скомпилировать Сython файлы. Этого можно и не делать, если передавать относительные пути на include директорию и место, где будет библиотека. К примеру, если библиотека уже скомпилированная и установлена в системе, то мы будем задавать пути в системные директории, но об этом позже.

cmake/ReplicatePythonSourceTree.cmake

# Note: when executed in the build dir, then CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR is the # build dir. file( COPY setup.py DESTINATION "$" FILES_MATCHING PATTERN "*.py" ) file( COPY lib/src lib/include DESTINATION "$") file(GLOB MY_WRAP "python_wrap/*" ) file( COPY $ DESTINATION "$")

Перед тем, как собирать наш проект, займемся Python частью. В папке python_wrap создаем два файла main.pxd и main.pyx . В main.pxd нам нужно описать то, что у нас есть в *.h файлах.

cdef extern from "include/include.h": ctypedef struct struct_test: int a int b int sum(struct_test param_in_struct); int minus(struct_test param_in_struct);

С помощью cdef extern from "include/include.h" указываем, какой файл мы будем описывать. Дальше идет ctypedef struct struct_test: описание структуры, для того, чтобы ее можно было использовать из Python кода. В конце, собственно, описание двух функций. Хочу заметить, что нам нужно описывать все include, которые есть в include.h , если он импортирует структуру и функцию из другого header файла, мы считаем, что все это находиться в одном файле.

В main.pyx запишем функции перехода от Python к C. Это не обязательно, но зачем нагружать Python код структурами для C. Для создания структуры достаточно определить словарь со всеми параметрами.

from main cimport sum, minus def sum_py(int x, int y): return sum() def minus_py(int x, int y): return minus()

Теперь нам нужно сделать так, чтобы это все собиралось вместе. Добавим в корень проекта файл setup.py , как мы делали уже раньше.

from distutils.core import setup from distutils.extension import Extension from Cython.Distutils import build_ext ext_modules = [Extension('main', ['main.pyx'], libraries=['mal'], library_dirs=['lib/'])] setup(name = 'work extension module', cmdclass = , ext_modules = ext_modules)

Для того, чтобы скомпилировать C код и собрать нашу библиотеку, создадим простенький bash скрипт.

#!/bin/sh rm -rf build; mkdir build && cd build cmake .. && make $@ python3 setup.py build_ext -i

Запускаем и проверяем

$ sh build.sh $ python3 > import build.main as main > dir(main) [. 'minus_py', 'sum_py'] > main.minus_py(10,2) 8 > main.sum_py(10,2) 12

Ctypesgen

Прошлый пример был очень простой и понятный, но что если вам нужно обернуть очень большую библиотеку, писать все .pxd файлы руками очень долго и трудно, так что, появляется резонный вопрос, что можно использовать, чтобы автоматизировать процесс?

Клонируем репозиторий git clone https://github.com/davidjamesca/ctypesgen.git . Переходим в ранее собранную библиотеку build/lib/ и запускаем скрипт.

python3 ~/ctypesgen/run.py -lmal ../include/*.h -o main_wrap.py

После этого проверяем работу.

$ python3 > import main_wrap as main > dir(main) [. 'struct_test', 'minus', 'sum'] > main.sum(main.struct_struct_test(1,2)) 3 > main.minus(main.struct_struct_test(1,2)) -1 

Ну и возвращаясь к вопросу о уже установленных библиотеках, допустим, что мы хотим сделать wrapper на neon библиотеку (которая уже установлена в системе любым удобным способом), как показано в Readme Сtypesgen.

$ ctypesgen.py -lneon /usr/local/include/neon/ne_*.h -o neon.py $ python > import neon > dir(neon) [. 'sys', 'time_t', 'union_ne_session_status_info_u', 'wstring_at']

Напоследок, ссылка на github, как же без нее.