详解Python的for和while循环

Python 的 for 和 while 循环是灵活并且高级的，语法自然、读起来像伪代码。而 Cython 也支持 for 和 while，无需修改。但由于循环通常占据程序运行时的大部分时间，因此我们可以通过一些优化，确保 Cython 能够将 Python 循环转换为高效的 C 循环。

n=100
foriinrange(n):
 ...

上面是一个标准的 Python for 循环，如果这个 i 和 n 是静态类型，那么 Cython 就能生成更快的 C 代码。

cdef Py_ssize_t i, n = 100
for i in range(n):
    ...
# 这段代码和下面的C代码是等效的
"""
for (i=0; i

所以当通过 range 进行循环时，我们应该将 range 里面的参数以及循环变量换成 C 的整型。如果不显式地进行静态声明的话，Cython 就会采用最保守的策略：

cdef Py_ssize_t n = 100
for i in range(n):
    print(i + 2 ** 100)

在循环的时候，如果我们使用了变量 i，那么在和一个数字相加的时候，由于 Cython 无法确定是否会发生溢出，因此会保守的选择 Python 的整型。

如果我们能保证表达式中一定不会发生溢出，那么可以显式地将 i 也声明为 C 的整数类型。

当然不光是整型，其它的 Python 类型也可以提前声明，举个例子：

cdef list lst = [
    {"name": "satori", "age": 17},
    {"name": "koishi", "age": 16},
    {"name": "marisa", "age": 15},
]

# lst 里面都是字典，在遍历之前可以提前声明好
cdef dict item
for item in lst:
    print(f"{item['name']}, {item['age']}")
"""
satori, 17
koishi, 16
marisa, 15
"""

# 通过 cdef dict item 提前声明循环变量的类型
# 然后遍历以及操作的时候，速度会快很多
# 因为我们实现了基于类型的优化

以上是 for 循环，至于 while 循环也是同理，说白了还是规定好类型，实现基于类型的优化。

审核编辑：汤梓红