术语表

扩展类型

“扩展类型”可以指用 cdef class 或 @cclass 定义的 Cython 类，或者更一般地指任何最终实现为原生 C 结构的 Python 类型（包括内置类型，如 int 或 dict）。

动态分配或堆分配

使用 malloc（在 C 中）或 new（在 C++ 中）分配的 C 变量是 动态分配/堆分配 的。它的生命周期一直持续到用户显式删除它（在 C 中使用 free 或在 C++ 中使用 del）。这可能发生在与分配不同的函数中。

全局解释器锁或 GIL

Python 解释器中的一个锁，用于确保一次只运行一个 Python 线程。此锁纯粹是为了确保竞争条件不会破坏内部 Python 状态。除非持有 GIL，否则无法操作 Python 对象。在编写应并行运行的代码时，它与 Cython 最为相关。如果您不打算编写并行代码，那么在 Cython 中释放 GIL 通常没有好处。您不应该在代码中将 GIL 用作通用锁定机制，因为对 Python 对象的许多操作会导致它被释放，并将控制权传递给另一个线程。另请参见 CPython 项目的术语表条目。

指针

指针是一个存储另一个变量地址的变量（即内存位置的直接地址）。它们允许动态内存分配和释放。它们可以用来构建动态数据结构。 了解更多。

Python 对象

在使用 Python 时，每个变量的内容都是一个 Python 对象（包括 Cython 扩展类型）。Python 对象的关键特性是它们是通过引用传递的，并且它们的生存期是自动管理的，因此当不再存在对它们的引用时，它们会被销毁。在 Cython 中，它们与 C 类型不同，C 类型是通过值传递的，并且它们的生存期根据它们是在堆栈上还是堆上分配来管理。要在 Cython 中显式声明 Python 对象变量，请使用 cdef object abc。在 C 中，它们被称为 PyObject*。

堆栈分配

在函数中声明为 cdef SomeType a 的 C 变量被称为在堆栈上分配。它只在函数持续时间内存在。

类型化内存视图

一个有用的 Cython 类型，用于快速访问内存块。内存视图本身实际上不拥有任何内存。但是，它可以使用支持 缓冲区协议 的 Python 对象（通常是“数组”类型，例如 Numpy 数组）进行初始化。内存视图保持对该 Python 对象的引用处于活动状态，并提供对内存的快速访问，而无需通过对象的 Python API 及其 __getitem__() / __setitem__() 方法。有关更多信息，请参见 类型化内存视图。