经过近五年的漫长岁月，Cython 3.0 宣布正式发布。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/51943.html
公告称，“Cython 3.0 在各个方面都优于之前的任何其他 Cython 版本。它更加 Python 化，与 C 和 C++ 集成得更好，支持更多 Python 实现和配置，提供了许多很棒的新语言特性。更快、更安全、更易用。It's simply better。”文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/51943.html
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新的语言特性包括：文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/51943.html
- Python 3 默认语法和语义
- 纯 Python 代码中的 Cython 类型注释
- 自动 NumPy ufunc 生成
- 快速 @dataclass 和 @total_ordering 扩展类型
- 默认情况下 C 函数中的安全异常传播
- Cython 代码中的 Unicode 标识符
Cython 3 在许多方面对 Cython 进行了清理和现代化。它放弃了对早已过时的 Python 2 的支持，增加了对较新的 Python 功能（最高可达 Python 3.12）的支持，并扩展了纯 Python 模式（pure python）的使用。“简而言之，这允许将更广泛的 Python 代码编译为优化的 C 代码。”文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/51943.html
根据介绍，纯 Python 模式允许 Python 开发人员在 Cython 上使用现有的 Python linting 和代码分析工具。一直以来，Cython 都在使用自己独特的语法，即 Python 语法和 C 类型声明语法的混合体，这使得 Cython 很难使用 Python 工具进行故障排除。随着时间的推移，Cython 开始提供一种与传统 Python 语法完全兼容的替代语法，称为纯 Python 模式。绝大多数 Cython 函数现在都以纯 Python 模式显示，包括调用外部 C 库的函数。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/51943.html
另一个主要改进是 NumPy 支持。Cython 3 增加了直接在 Cython 中编写 NumPy ufuncs 的功能，以便可以快速轻松地将用 Cython 编写的简单数值函数应用于 NumPy 数据结构的全部内容。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/51943.html
Cython 的内部结构也进行了重新设计，以更好地配合 Python 内部结构的不断变化。例如，Python 的新 "limited API" 公开了 Python API 的一个有保证的稳定子集，专门用于 Cython 经常 hook Python 解释器的工作类型。Cython 3 已初步支持 limited API，且这种支持还在不断增加。InfoWorld 指出，从长远来看，这意味着为某一版本 Python 构建的 Cython 扩展模块可以在未来版本的 Python 中运行，而无需重新编译。文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/51943.html
转自：OSC开源社区（ID：oschina2013)文章源自菜鸟学院-https://www.cainiaoxueyuan.com/ymba/51943.html