一、我們以fibonacci數列的例子來看看，python的執行時間
def fibonacci(n):
if n <= 2:
return 1
else:
return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)
begin = time.time()
print(fibonacci(40))
over = time.time()
print(over - begin)
二、我們來介紹ctypes模組
python內建ctypes庫使用了各個平台動態載入動態鏈結庫的方法，並在python源生**基礎上通過型別對映方式將python與二進位制動態鏈結庫相關聯，實現python與c語言的混合程式設計，可以很方便地呼叫c語言動態鏈結庫中的函式。（ctypes原始碼路徑：/modules/_ctypes/_ctypes.c、/modules/_ctypes/callproc.c）
將c編寫的遞迴函式存為fibonacci.c，不需要對c函式經過python介面封裝
#include #include int fibonacci(int n)
編譯命令為：
python檔案中呼叫動態鏈結庫a.so，在windows平台下，最終呼叫的是windows api中loadlibrary函式和getprocaddress函式，在linux和mac os x平台下，最終呼叫的是posix標準中的dlopen和dlsym函式。ctypes庫內部完成pyobject* 和c types之間的型別對映，使用時只需設定呼叫引數和返回值的轉換型別即可。
利用fibonacci.so來求fibonacci數列後的python**
import time
from ctypes import cdll
libb = cdll.loadlibrary('./fibonacci.so')
def fibonacci_c(n):
return libb.fibonacci(n)
begin = time.time()
print(fibonacci_c(40))
over = time.time()
print(over-begin)
對比兩次的執行結果：
直接用python**來編寫和利用動態鏈結庫的形式，時間提高了差不多提高了35倍
三、當然除了利用ctypes模組結合動態庫的形式提速，還可以利用python中擴充套件c語言加快執行速度的實現python的加速
Python之ctypes模組用法
目錄 簡要說明 開發環境 封裝資料結構 陣列 結構體 指標 列舉 函式傳遞結構體引數 備註 ctypes是python的外部函式庫。它提供c相容的資料型別，並允許在dll或共享庫中呼叫函式，它可以用於在純python中包裝這些庫。cdll 載入使用標準cdecl呼叫約定匯出函式的庫，而windll庫...
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