Какие популярные Python-библиотеки используют C для повышения производительности

Да, многие ключевые библиотеки в экосистеме Python используют C или C++ для выполнения ресурсоемких операций. Это позволяет обойти ограничения производительности интерпретируемого Python и Global Interpreter Lock (GIL) для вычислений.

Причины использования C/C++:

1. Скорость: Скомпилированный C-код выполняется на порядки быстрее Python для математических и низкоуровневых задач.
2. Интеграция: Возможность использовать существующие высокопроизводительные C-библиотеки (например, BLAS, LAPACK).
3. Работа с памятью: Прямое управление памятью для оптимизации.

Ключевые примеры:

• NumPy: Основа научных вычислений. Операции с многомерными массивами реализованы на C и Fortran.
• Pandas: Построена поверх NumPy. Многие алгоритмы анализа данных и манипуляций с DataFrame написаны на C или Cython.
• SciPy: Библиотека для научных и инженерных расчетов, активно использует C и Fortran.
• Pillow (PIL Fork): Большинство операций по обработке изображений (изменение размера, фильтры) реализованы на C.
• lxml: Высокопроизводительный парсер XML и HTML, являющийся оберткой над C-библиотеками libxml2 и libxslt.

Cython — это не просто библиотека, а компилятор, который переводит Python-подобный код (с добавлением статической типизации) в оптимизированный C-код, который затем компилируется в нативное расширение.

Пример кода на Cython:

# Файл: fast_loop.pyx
# cdef объявляет переменные с C-типами
def sum_range(int n):
    cdef long long total = 0
    cdef int i

    for i in range(n):
        total += i
    return total

Этот код после компиляции будет работать значительно быстрее, чем его аналог на чистом Python.