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### 1. 编写Python C扩展模块

Python C扩展模块允许你将C语言代码集成到Python程序中，以提高性能。这对于计算密集型任务特别有用。

#### 示例代码

```c
#include <Python.h>

static PyObject* hello_world(PyObject* self) {
    return Py_BuildValue("s", "Hello, World!");
}

static PyMethodDef myMethods[] = {
    { "hello_world", hello_world, METH_NOARGS, "Return a greeting" },
    { NULL, NULL, 0, NULL }
};

static struct PyModuleDef myModule = {
    PyModuleDef_HEAD_INIT,
    "myModule",
    "Test Module",
    -1,
    myMethods
};

PyMODINIT_FUNC PyInit_myModule(void) {
    return PyModule_Create(&myModule);
}
```

这个简单的模块定义了一个函数`hello_world`，返回一个字符串。要在Python中使用它，你需要编译这个C代码为共享库，并在Python代码中导入。

#### 编译和运行

```bash
python setup.py build_ext --inplace
```

```python
import myModule
print(myModule.hello_world())
```

#### 运行结果

```
Hello, World!
```

### 2. 利用Cython优化性能

Cython是一个强大的工具，它允许你将Python代码编译成C代码，从而提高性能。

#### 示例代码

```cython
# cython: language_level=3

def fib(int n):
    cdef int a = 0, b = 1, temp = 0
    for i in range(n):
        temp = a
        a = a + b
        b = temp
    return a
```

这个Cython示例实现了一个计算斐波那契数的函数，使用了C语言类型定义以提升性能。

#### 编译和运行

首先，你需要编译Cython代码：

```bash
cythonize -i fib.pyx
```

然后，在Python中调用：

```python
import fib
print(fib.fib(10))
```

#### 运行结果

```
55
```

### 3. Python性能分析工具

Python提供了多种性能分析工具，比如`cProfile`，它可以帮助你了解代码的性能瓶颈。

#### 示例代码

```python
import cProfile
import myModule

def main():
    for _ in range(1000):
        myModule.hello_world()

cProfile.run('main()')
```

#### 分析结果

运行此代码将生成性能分析报告，包括每个函数的调用次数、总执行时间等。

通过结合这三部分的内容，你可以有效地提升Python代码的性能，特别是在处理计算密集型任务时。这些方法的结合使用能够显著提高代码的执行效率。

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