用户指南 ¶

内容：

• 语言基础
  • 声明数据类型
  • C 变量和类型定义
  • Python 函数 vs C 函数
  • 自动类型转换
  • 语句和表达式
  • Cython 文件类型
  • 条件编译
• 扩展类型
  • 介绍
  • 静态属性
  • 动态属性
  • 类型声明
  • 扩展类型和 None
  • 特殊方法
  • 特性
  • 子类化
  • C 方法
  • 前向声明扩展类型
  • 快速实例化
  • 从现有 C/C++ 指针实例化
  • 使扩展类型可弱引用
  • 在 CPython 中控制循环垃圾收集
  • 控制腌制
  • 公共和外部扩展类型
  • 公共扩展类型
• 扩展类型的特殊方法
  • 声明
  • 文档字符串
  • 初始化方法： __cinit__() and __init__()
  • 定稿方法： __dealloc__()
  • 算术方法
  • 丰富的比较
  • __next__() 方法
  • 特殊方法表
• 在 Cython 模块间共享声明
  • 定义和实现文件
  • 定义文件包含什么
  • 实现文件包含什么
  • cimport 语句
  • 共享 C 函数
  • 共享扩展类型
• 接口外部 C 代码
  • 外部声明
  • 使用 Cython 声明从 C
• 源文件和编译
  • 从命令行编译
  • 基本 setup.py
  • 一个包中多个 Cython 文件
  • 集成多个模块
  • 编译采用 pyximport
  • 编译采用 cython.inline
  • 编译采用 Sage
  • 编译采用 Jupyter 笔记本
  • 编译器指令
• 早期速度绑定
• 在 Cython 中使用 C++
  • 概述
  • 简单教程
  • 编译和导入
  • 高级 C++ 特征
  • RTTI (运行时类型信息) 和 typeid()
  • 在 setup.py 中指定 C++ 语言
  • 告诫和局限性
• 融合类型 (模板)
  • Quickstart
  • 声明 Fused 类型
  • 使用 Fused 类型
  • 选择特殊化
  • 内置 Fused 类型
  • 铸造 Fused 函数
  • 类型校验特殊化
  • __signatures__
• 移植 Cython 代码到 PyPy
  • 引用计数
  • 对象寿命
  • 借位引用和数据指针
  • 内置类型，槽和字段
  • GIL 处理
  • Efficiency
  • 已知问题
  • Bug 和崩溃
• 局限性
  • 嵌套元组自变量的解包
  • 审查支持
  • 堆栈帧
  • 恒等 vs 相等对于推断文字
• Cython 和 Pyrex 之间的区别
  • Python 3 支持
  • 条件表达式 x if b else y
  • cdef 内联
  • 声明时赋值 (如 cdef int spam = 5)
  • by 表达式在 for 循环 (如 for i from 0 <= i < 10 by 2)
  • 布尔 int 类型 (如：它的举动像 c int，但强迫到/来自 Python 作为布尔)
  • 可执行的类本体
  • cpdef 函数
  • 自动范围转换
  • 更友好的类型铸造
  • 在 cdef/cpdef 函数中的可选自变量
  • 在 struct 中的函数指针
  • C++ 异常处理
  • 同义词
  • 源代码编码
  • 自动 typecheck
  • 来自 __future__ 指令
  • 纯 Python 方式
• 类型化内存视图
  • Quickstart
  • 使用内存视图
  • 比较旧缓冲支持
  • Python 缓冲支持
  • 内存布局
  • 内存视图和 GIL
  • 内存视图对象和 Cython 数组
  • Cython 数组
  • CPython 数组模块
  • 强制转换为 NumPy
  • None 切片
  • 凭借指针从 C 函数传递数据
• 实现缓冲协议
  • 矩阵类
  • 内存安全性和引用计数
  • Flags
  • 参考
• 使用并行性
  • 编译
  • 打破循环
  • 使用 OpenMP 函数
• 调试你的 Cython 程序
  • 运行调试器
  • 使用调试器
  • 方便函数
  • 配置调试器
• Cython 用于 NumPy 用户
  • Cython 一瞥
  • 您的 Cython 环境
  • 安装
  • 手动编译
  • 第一个 Cython 程序
  • 添加类型
  • 高效索引采用内存视图
  • 进一步调谐索引
  • 把 NumPy 数组声明成连续的
  • 使函数更简洁
  • 更一般代码
  • 使用多线程
  • 从这里开始？
• Pythran 作为 Numpy 后端
  • distutils 的用法范例

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