Cythonize字符串的所有分割列表

Cython往往不会帮助您解决这类问题。它使用切片，其最终速度与纯Python相同（即实际上还不错）。

使用100个字符的长字节字符串（

b'0'*100

timeit

• 您编写的代码-0.37秒
• 您的代码已编写但已用Cython编译-0.21s
• 您的代码行

  cdef int i

  并在Cython中编译-0.20s（可重复地是一个很小的改进。对于更长的字符串更重要）
• 您的

  cdef int i

  和参数键入为

  bytes text

  -0.28s（即更糟）。

• 直接使用Python C API可获得最佳速度（请参见下面的代码）-0.11s。为了方便起见，我选择主要在Cython中执行此操作（但我自己调用API函数），但是您可以直接在C中编写非常相似的代码，而需要进行更多的手动错误检查。我已经为Python 3 API编写了此代码，并假设您使用的是字节对象（即

  PyBytes

  而不是

  PyString

  ），因此，如果您使用的是Python 2，Unipre和Python 3，则必须对其进行一些更改。

  from cpython cimport *

  cdef extern from “Python.h”:
  # This isn’t included in the cpython definitions
  # using PyObject rather than object lets us control refcounting
  PyObject
  Py_BuildValue(const char*,…) except NULL
  
  

  def split(text):
  cdef Py_ssize_t l,i
  cdef char* s

  # Cython automatically checks the return value and raises an error if
  # these fail. This provides a type-check on text
  PyBytes_AsStringAndSize(text,&s,&l)
  output = PyList_New(l)

  for i in range(l):
  # PyList_SET_ITEM steals a reference
  # the casting is necessary to ensure that Cython doesn’t
  # decref the result of Py_BuildValue
  PyList_SET_ITEM(output,i,
  

• 如果您不想一路使用C API，那么预分配列表

  output = [None]*len(text)

  并进行for循环而不是列表理解的版本比原始版本的效率要高-0.18s

总而言之，仅在Cython中进行编译即可使您获得不错的速度（略低于2倍），并

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