Тип объявляется как целое число.

Переменные n, k и i объявляются как целые числа.

Мы заранее выделяем память для массива целых чисел p размером в 1000 элементов.

В чем же разница? В версии Cython вы можете увидеть объявление типов переменных и массива целых чисел, которые выглядят так же, как и в обычном С. Например, дополнительное объявление типа (целочисленного) в выражении cdef int n,k,i позволяет компилятору Cython генерировать более эффективный код С. Поскольку синтаксис несовместим со стандартным Python, он сохраняется в файлах с расширением *.pyx, а не с расширением *.py.

Каковы различия в скорости? Давайте проверим!

Модуль pyximport позволяет импортировать файлы с расширением *.pyx (например, primesCy.pyx) с помощью скомпилированной в Cython версии функции primes.

Команда pyximport.install() позволяет интерпретатору Python непосредственно запустить компилятор Cython для генерации кода C, который автоматически компилируется в библиотеку с расширением *.so. Далее Cython может легко и эффективно импортировать эту библиотеку в ваш код Python.

С помощью функции time.time() вы можете сравнить время выполнения этих двух вызовов, которые определяют 500 простых чисел. На стандартном ноутбуке (dual-core AMD E-450 1.6 GHz) мы получили следующие значения:

Cython time: 0.0054 seconds

Python time: 0.0566 seconds

А здесь результат работы встроенной машины ARM BeagleBone (http://beagleboard.org/Products/BeagleBone):

Cython time: 0.0196 seconds

Python time: 0.3302 seconds

Numba

Numba

Numba (http://numba.pydata.org/) — это компилятор для Python, поддерживающий NumPy (он является динамическим — just-in-time (JIT)). Компилирует аннотированный код Python (и NumPy) для LLVM (Low-Level Virtual Machine) (http://llvm.org/) с помощью особых декораторов. Вкратце, Numba использует LLVM для компилирования кода Python в машинный код, который может быть нативно выполнен во время работы программы.