在我们以前的文章中，曾经讲过计算斐波那契数列的几种方法，其中基于递归的方法是速度最慢的，例如计算第40项的值，需要36秒多。如下图所示：
要提高运算速度，根本办法当然是改进算法。不过算法的提高是一个长期积累加上灵机一动的过程。我们今天要讲的，是一个不费脑筋，立竿见影的方法——把 Python 代码编译成 C 语言代码。通过 C 语言的运行效率来加速计算过程。
这个过程看起来很复杂，但实际上你并不需要编写一行 C 语言代码。你需要做的只是使用一个叫做 Cython 的库把 Python 代码编译为 C 语言代码即可。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以价位♥（同音）：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~
首先我们来安装 Cython，就像安装普通的第三方库一样：
安装完成以后，我们单独写计算斐波那契数列的函数:
非常简单的递归写法。
然后关键来了，我们要把这个文件保存为。注意后缀是。如下图所示：
然后我们创建一个文件，文件内容如下：
如下图所示：
这个文件的作用，就是调用 Cython 的函数把 Python 代码转换为 C 代码。
接下来，开始编译代码，执行如下命令：
我的 Python 是 Python3.7，所以运行完成以后，会生成一个，如果你的 Python 是3.8，这个文件名可能是。这个文件你可以改名字，例如改成。最后，如果你的时间不是很紧张，并且又想快速的python提高，最重要的是不怕吃苦，建议你可以价位♥（同音）：762459510 ，那个真的很不错，很多人进步都很快，需要你不怕吃苦哦！大家可以去添加上看一下~
还有一个文件叫做。不过你不用打开这个文件，因为它有3200多行。并且你甚至可以直接把它删掉。真正有用的只有这个文件。
你需要做的，仅仅是直接调用你的函数。我们另外创建一个文件，内容如下：
运行效果如下图所示：
计算斐波那契数列第40项只需要不到6秒，耗时只有原 Python 版本的不到1/6。（具体倍数在不同电脑上有差异，但效果是非常明显的）
