مقدمة إلى Cython: تسريع كود بايثون باستخدام قوة C

1. ما هي Cython؟

Cython هي لغة برمجة تم تطويرها لتكون امتدادًا للغة Python، وتتيح لك كتابة كود Python يمكن تحويله إلى كود C لتحسين الأداء. يمكن اعتبارها بمثابة جسر بين بساطة Python وقوة وسرعة لغة C. الهدف الرئيسي من Cython هو تسريع البرامج المكتوبة بلغة Python، خاصةً تلك التي تعتمد على الحسابات المكثفة أو تتطلب أداءً عاليًا.

الملف المصدر في Cython عادة ما يكون بامتداد .pyx ويشبه بشكل كبير كود Python العادي، لكن مع بعض الإضافات الخاصة بلغة Cython مثل تعريف أنواع المتغيرات باستخدام cdef. عند ترجمة هذا الملف، يتم تحويله إلى ملف C باستخدام مترجم Cython، ثم يُحوّل إلى مكتبة باينري يمكن استخدامها مباشرة داخل برنامج Python.

أبرز ما يميز Cython أنها لا تطلب منك تعلم C بشكل كامل، بل توفر إمكانية كتابة كود Pythonي مع إضافات بسيطة تتيح الوصول إلى أداء قريب من كود C، كل ذلك مع الاحتفاظ بإمكانية استخدام مكتبات Python القياسية أو مكتبات الطرف الثالث.

هذا يجعل Cython خيارًا مثاليًا في حالات مثل:

  • مشاريع Python التي أصبحت بطيئة بسبب كثافة العمليات.

  • الحاجة إلى استدعاء مكتبات أو دوال بلغة C داخل برنامج Python.

  • تطوير مكتبات علمية أو عددية تحتاج إلى أداء مرتفع دون مغادرة بيئة Python.

2. لماذا نستخدم Cython؟

السبب الرئيسي لاستخدام Cython هو تحسين الأداء، لكنها ليست مجرد أداة لتسريع الكود، بل حل عملي لمجموعة من المشكلات الشائعة في بيئة Python. إليك أبرز الأسباب التي تدفع المطورين لاستخدام Cython:

تسريع الأداء

Python كلغة مفسّرة (interpreted) ليست مثالية للتعامل مع الحلقات المعقدة أو العمليات العددية الكثيفة. عند استخدام Cython، يمكن تحويل هذه الأجزاء إلى كود C منخفض المستوى وسريع جدًا. مثلًا، عمليات التكرار داخل حلقات for على مصفوفات كبيرة تكون أبطأ بكثير في Python مقارنة بـ Cython.

تقليل استهلاك الموارد

عند كتابة كود Python عادي، قد تستهلك العمليات البسيطة نسبياً وقتاً طويلاً أو ذاكرة كبيرة، خصوصاً في تطبيقات تحليل البيانات أو الذكاء الاصطناعي. باستخدام Cython يمكن تقليل استهلاك الذاكرة والمعالج عن طريق تحديد أنواع المتغيرات بدقة وتقليل التحويلات غير الضرورية.

الوصول إلى مكتبات C

في بعض الحالات، تكون هناك مكتبات قوية مكتوبة بلغة C لا تتوفر لها واجهة Python. باستخدام Cython يمكن كتابة تعريفات (bindings) لهذه المكتبات واستدعاء دوالها مباشرة من كود Python.

تحسين الحوسبة المتوازية

Cython تتيح إمكانية كتابة كود يعمل خارج القفل العام للمترجم (Global Interpreter Lock – GIL) باستخدام الكلمة المفتاحية nogil. هذا مفيد جدًا في تطبيقات المعالجة المتوازية أو متعددة الخيوط (multi-threading) التي تحتاج إلى أقصى استفادة من أنوية المعالج.

دعم مكتبات Python الحالية

Cython لا يتعارض مع مكتبات Python الأخرى، بل يعمل بجانبها. يمكن استخدام NumPy، Pandas، أو أي مكتبة أخرى مع كود Cython دون مشاكل، بل يمكن تسريع هذه العمليات بدمجها مع Cython.

لا حاجة لتعلم C بشكل كامل

ميزة Cython الكبرى أنها تسمح لك بالاستفادة من قوة C دون الحاجة للكتابة الصريحة بكود C المعقد. فقط بتعديلات بسيطة على كود Python الحالي، يمكنك الحصول على تحسينات ضخمة في الأداء.

كل هذه الأسباب تجعل Cython أداة مهمة للمطورين الذين يرغبون في الاستفادة من بساطة Python وأداء C في آنٍ واحد، خصوصًا في المشاريع الكبيرة التي تعتمد على المعالجة الكثيفة للبيانات أو السرعة الفائقة.

3. كيف تعمل Cython؟

Cython تعمل عبر سلسلة خطوات تبدأ من كود Python-like وتنتهي بكود C يتم تجميعه إلى مكتبة يمكن استدعاؤها من بايثون. هذه العملية تمر بثلاث مراحل رئيسية:

1. كتابة كود Cython

تبدأ بكتابة كود يشبه Python العادي لكن مع إمكانية إضافة عناصر جديدة مثل:

  • تعريف نوع المتغير باستخدام cdef int أو cdef float.

  • تعريف دوال C باستخدام cpdef أو cdef.

  • التحكم بالذاكرة والعمليات منخفضة المستوى إذا لزم الأمر.

الملف يُحفظ بامتداد .pyx.

2. الترجمة إلى C

يقوم مترجم Cython بتحويل ملف .pyx إلى كود C باستخدام الأمر cython أو أداة cythonize. النتيجة هي ملف .c يحتوي على الكود الناتج الذي يستخدم C-API الخاصة بـ Python للتكامل مع مترجم Python.

مثال على الأمر:

cython my_module.pyx

3. التجميع إلى مكتبة باينري

الملف C الناتج يتم تجميعه إلى مكتبة ديناميكية (shared library) باستخدام مترجم C مثل GCC. هذا يتم عادةً باستخدام ملف setup.py بالتكامل مع setuptools.

مثال setup.py:

from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
    ext_modules=cythonize("my_module.pyx")
)

ثم:

python setup.py build_ext --inplace

النتيجة:

تنتج مكتبة بصيغة .so (على لينكس) أو .pyd (على ويندوز)، يمكن استيرادها داخل برنامج Python كأنها أي وحدة أخرى:

import my_module

وهكذا، تتمكن من استدعاء الدوال المُجمعة التي تعمل بسرعة كود C، لكن من داخل بيئة Python.

إضافة إلى ذلك، يمكن لـ Cython توليد شيفرة C معقدة تتضمن إدارة الذاكرة، التعامل مع الاستثناءات، واستدعاء دوال مكتوبة بلغة C أو C++، وكل ذلك بشكل شبه تلقائي وشفاف للمطور.

4. الفرق بين Cython وPython التقليدية

على الرغم من أن Cython تشبه Python إلى حد كبير في البنية العامة، إلا أن الفرق الجوهري يكمن في طريقة تنفيذ الكود، والأداء الناتج، ومدى السيطرة التي توفرها Cython على الموارد. فيما يلي أهم الفروقات الجوهرية بين Cython وPython التقليدية:

1. الأداء

  • Python تعتمد على التفسير (interpreted language)، أي أن الكود يُترجم سطرًا بسطر أثناء التشغيل.

  • Cython تُحوّل الكود إلى C ثم تُجمّعه إلى باينري، ما يجعله أسرع بعدة أضعاف، خاصة في الحلقات أو الحسابات العددية.

2. تحديد نوع المتغيرات

  • في Python لا يُلزم تحديد نوع المتغير، ويُترك لمفسر Python تحديده ديناميكيًا أثناء التشغيل، وهذا يكلف وقتًا وذاكرة.

  • في Cython، يمكن تحديد نوع المتغير يدويًا باستخدام cdef، مما يلغي عمليات الفحص والتحويل الديناميكي ويعزز السرعة بشكل ملحوظ.

# Python العادي
x = 0
for i in range(1000000):
    x += i

# Cython مع تحديد نوع
cdef int x = 0
cdef int i
for i in range(1000000):
    x += i

3. التعامل مع القفل العام (GIL)

  • Python تعتمد على GIL (Global Interpreter Lock) الذي يمنع تنفيذ أكثر من خيط (thread) في نفس الوقت على مستوى المعالج، مما يعيق الأداء في المعالجة المتوازية.

  • Cython تتيح لك كتابة كود يعمل خارج GIL باستخدام with nogil:، مما يفتح المجال لتعدد المعالجة الحقيقية.

4. التعامل مع C مباشرة

  • Python لا تملك القدرة الأصلية لاستدعاء دوال C بدون أدوات وسيطة مثل ctypes أو cffi.

  • Cython تتيح استدعاء دوال C بسهولة وكأنها جزء من اللغة، عبر cdef extern from.

5. بناء المكتبات

  • Python تنتج ملفات .py تفسّر مباشرة من المترجم.

  • Cython تنتج ملفات .so أو .pyd يتم تجميعها مسبقًا وتعمل ككائنات باينرية محمولة.

6. الغرض من الاستخدام

  • Python مناسبة جدًا للبرمجة العامة، كتابة السكربتات، وتطوير تطبيقات الويب والذكاء الاصطناعي.

  • Cython تُستخدم عندما يكون الأداء الحرج، أو الحاجة لدمج كود C، أو بناء مكتبات عالية الكفاءة.

الفرق ليس فقط في "كيف نكتب الكود"، بل في كيف يُنفّذ، وفي نتائج الأداء، وفي السيطرة المنخفضة المستوى على التنفيذ التي توفرها Cython، مما يجعلها خيارًا مناسبًا في سيناريوهات محددة تتطلب الكفاءة القصوى.

5. التكامل مع لغات أخرى

أحد أبرز وأقوى مميزات Cython هو قدرتها على التكامل المباشر مع لغات منخفضة المستوى، خاصة لغة C، وأحيانًا C++، دون الحاجة لأدوات وسيطة معقدة. هذا التكامل يعطيك مرونة هائلة للوصول إلى مكتبات خارجية، استغلال أداء المعالجات، وإعادة استخدام شيفرات مكتوبة سابقًا بلغة C.

استدعاء دوال ومكتبات C

يمكن لـ Cython استيراد دوال من ملفات رؤوس (header files) في C واستدعاؤها مباشرة، مما يجعلها تتعامل مع مكتبات C الخارجية بسلاسة تامة.

مثال:

cdef extern from "math.h":
    double sqrt(double x)

print(sqrt(9.0))  # الناتج: 3.0

في هذا المثال، تم استدعاء الدالة sqrt من مكتبة C القياسية math.h دون الحاجة لأي تحويل أو تغليف إضافي.

التعامل مع أنواع C المخصصة (Structures, Enums)

يمكن أيضًا تعريف واستخدام تراكيب البيانات (structures) والتعدادات (enums) من C داخل كود Cython، مما يسهل التكامل مع مكتبات نظامية أو موجهة للأجهزة.

cdef extern from "my_structs.h":
    cdef struct MyStruct:
        int a
        float b

استدعاء مكتبات C++ (بدعم جزئي)

Cython تدعم استدعاء كود مكتوب بلغة C++، وإن كان ذلك أكثر تعقيدًا قليلاً من C. يمكن استخدام cdef extern from "..." namespace "std": لاستيراد كائنات C++.

واجهات مرنة دون كتابة كود C يدويًا

بدلًا من كتابة ملف C مخصص وربطه يدويًا، يمكن للمطور استخدام Cython كطبقة وسيطة تتعامل مع الدوال أو التراكيب مباشرة من المكتبة الأصلية، ثم يعرضها لباقي أجزاء البرنامج بلغة Python.

بناء مكتبات مغلفة (Bindings)

Cython تستخدم كثيرًا لإنشاء Bindings لمكتبات C ضخمة، مثل:

  • تغليف مكتبات تشفير أو ضغط مثل zlib.

  • التعامل مع قواعد بيانات منخفضة المستوى.

  • بناء واجهات لتسريع مكتبات Python نفسها (كما في NumPy وScikit-learn).

إدارة الذاكرة

لأن Cython تتكامل مع C، يمكن للمطور الوصول إلى مؤشرات C، وكتابة عمليات تخصيص/تحرير الذاكرة يدويًا، أو استخدام أدوات Cython الآمنة مثل MemoryView.

باختصار، Cython لا تقتصر على تحسين كود Python فقط، بل تمنحك قدرة نادرة للوصول إلى قدرات C المنخفضة المستوى من داخل Python مباشرة، دون التضحية بسهولة القراءة أو صيانة الكود.

6. التقنيات المستخدمة داخل Cython

Cython ليس مجرد غلاف على Python، بل يستخدم تقنيات متعددة تجمع بين إمكانيات بايثون وسرعة سي، وتوفر للمبرمج أدوات متقدمة للتحكم في الأداء والذاكرة والتنفيذ المتوازي. فيما يلي أبرز هذه التقنيات:

1. C-API لبايثون (Python C API)

Cython يولّد كودًا بلغة C يتعامل مباشرة مع Python C API، وهي الواجهة البرمجية الرسمية التي تتيح التفاعل مع مترجم بايثون من داخل C. من خلال هذه الواجهة:

  • تُنشأ الكائنات (PyObject)

  • تُدار القيم المرجعية (reference counting)

  • تُستخدم استثناءات بايثون
    كل ذلك يتم تلقائيًا من قبل Cython ما لم تطلب العكس.

2. cdef و cpdef و def

  • def: تُستخدم للتعريف بدوال Python العادية، قابلة للاستدعاء من بايثون فقط.

  • cpdef: تُستخدم لتعريف دوال يمكن استدعاؤها من بايثون ومن Cython/C معًا، مفيدة عندما تحتاج السرعة وقابلية الاستخدام.

  • cdef: تُستخدم لتعريف دوال أو متغيرات تعمل فقط داخل Cython (وليست مرئية للبايثون العادي)، وتنفذ بسرعة كبيرة لأنها لا تتعامل مع PyObject.

3. تحديد أنواع المتغيرات

عبر cdef int x أو cdef float[:] arr يمكنك تحديد نوع المتغير بشكل صريح، مما يمنع التحقق الديناميكي ويوفر أداءً أقرب للغة C. تحديد النوع يقلل من عبء التحويلات في وقت التشغيل.

4. Memoryviews

تُستخدم memoryviews في Cython للتعامل مع بيانات مصفوفية (مثل مصفوفات NumPy) بطريقة فعالة وآمنة، دون الاعتماد الكامل على NumPy.

مثال:

cdef double[:, :] mat  # مصفوفة ثنائية البُعد من نوع double

5. التحكم في القفل العام (GIL)

Python تفرض قفلًا عامًا يمنع تنفيذ عدة خيوط في وقت واحد، حتى في الأجهزة متعددة الأنوية. Cython تتيح تجاوز هذا القيد باستخدام with nogil:

with nogil:
    # كود لا يتعامل مع كائنات Python ويمكن تنفيذه بالتوازي

هذا مفيد جدًا في المعالجات العددية أو التطبيقات متعددة الخيوط (multi-threading) حيث يكون الأداء أولوية.

6. التحقق من الأداء وتحليل الكود

Cython يوفر إمكانية توليد تقارير HTML تبرز الأماكن التي يعتمد فيها الكود على بايثون بدلاً من C، مما يساعد المطور على معرفة أين يمكن تحسين الأداء.

cython -a my_module.pyx

الناتج يكون ملف HTML يوضح بأسطر ملونة أي أجزاء يتم تنفيذها بكود Python وأيها C.

7. دعم التعابير الشرطية والتحكم الكامل

Cython لا يمنعك من استخدام if, for, while, try/except لكن عند كتابة دوال C وبيانات معرفة الأنواع، فإن التنفيذ يكون أسرع بكثير مما هو عليه في بايثون العادي.

كل هذه الأدوات تجعل Cython بيئة برمجة قوية جدًا، تتيح لك كتابة كود Python واضح، لكن مع أداء وفعالية قريبة من C — دون الحاجة إلى إعادة كتابة مشروعك بالكامل بلغة أخرى.

8. أين تُستخدم Cython فعلياً؟

Cython ليست مجرد أداة نظرية، بل تُستخدم فعلياً في مشاريع ضخمة ومكتبات مشهورة تعاني من مشاكل الأداء أو تحتاج إلى تكامل مباشر مع كود C. هذه بعض الاستخدامات الواقعية التي تُبرز أهمية Cython في البرمجة الحديثة:

1. تسريع المكتبات العلمية والرياضية

أشهر مثال على استخدام Cython هو مكتبة NumPy، التي تعتمد على Cython لتسريع بعض العمليات. وكذلك Pandas، حيث تُستخدم Cython لكتابة الأجزاء الحرجة (مثل عمليات التجميع والتصفية) لتحقيق أفضل أداء ممكن.

2. تطبيقات تعلم الآلة (Machine Learning)

مكتبات مثل scikit-learn تستخدم Cython في تنفيذ الخوارزميات الحسابية مثل SVM وKMeans. هذه الخوارزميات تعتمد على عمليات تكرار مكثفة وتحتاج إلى سرعة لا يمكن تحقيقها ببايثون فقط.

3. معالجة الصور والفيديو

مكتبة OpenCV-Python وملحقاتها تستفيد من Cython في تسريع العمليات منخفضة المستوى، خصوصًا عند التعامل مع وحدات المعالجة الرسومية أو الصور عالية الدقة.

4. تطوير الألعاب أو المحاكيات

في بيئات تتطلب زمن استجابة سريع (مثل الألعاب أو المحاكاة الفيزيائية)، تُستخدم Cython لتسريع منطق الألعاب أو الحسابات المرتبطة بالحركة والتصادم.

5. تطبيقات الشبكات والتشفير

عند التعامل مع حزم البيانات أو خوارزميات التشفير، تكون الكفاءة ضرورية. بعض المكتبات تعتمد على Cython لكتابة طبقات تشفير منخفضة المستوى، بدلاً من الاعتماد على بايثون البطيء.

6. أدوات البنية التحتية والمترجمات

مشاريع مثل Cython نفسها وmypyc (التي تسرّع كود Python عبر تحويله إلى C) تُظهر كيف يمكن استخدام Cython لكتابة أدوات بناء ومترجمات وتطبيقات نظامية ذات أداء عالٍ.

7. مشاريع خاصة وحلول مخصصة

في المشاريع التي تنمو وتتعقد، ويصبح الأداء عائقًا أمام التوسع، تكون Cython حلاً مثاليًا. مثل:

  • أدوات تحليل بيانات ضخمة.

  • أنظمة توصية.

  • خوادم عالية التحميل.

  • برامج تشغيل أجهزة (Drivers) مبنية بلغة C ومربوطة ببايثون.

8. إنتاج مكتبات باينرية مغلقة المصدر

بعض الشركات تستخدم Cython لتجميع كود بايثون إلى مكتبات .so أو .pyd لحماية الكود من النسخ المباشر، وهو جانب أمني وتجاري هام.

بالتالي، Cython ليست أداة جانبية بل تُعد جزءاً جوهرياً من البنية التحتية لتطبيقات Python الاحترافية، خصوصًا عندما يتعلّق الأمر بالأداء أو بالتكامل مع بيئات أخرى.

9. متى لا تكون Cython خياراً جيداً؟

رغم قوة Cython وميزاتها العديدة، إلا أنها ليست الخيار المناسب دائمًا. في بعض الحالات، قد تكون معقدة أكثر من اللازم، أو لا تقدم الفائدة المرجوة، بل قد تُسبب مشاكل إضافية في الصيانة أو التوزيع. فيما يلي أهم الحالات التي لا يُنصح فيها باستخدام Cython:

1. عند عدم وجود مشكلة في الأداء

إذا لم تكن تعاني من بطء فعلي أو حاجة مُلحة إلى تسريع برنامجك، فإن استخدام Cython يُضيف طبقة تعقيد غير ضرورية. بايثون وحدها كافية للسكربتات، الخدمات، والأدوات البسيطة.

2. المشاريع الصغيرة أو السريعة المؤقتة

في مشاريع اختبارية أو تجريبية أو سكربتات تُكتب لمرة واحدة، فإن إعداد بيئة Cython (ترجمة، بناء، إعداد setup.py) لا يُبرر التكلفة الزمنية أو الجهد.

3. الحاجة إلى قابلية نقل عالية

ملفات Python يمكن تشغيلها على أي جهاز يحتوي على مفسر Python، دون الحاجة لتجميع أو أدوات خارجية. أما مع Cython، ستحتاج إلى مترجم C، وغالبًا إلى بناء نسخة خاصة بكل منصة (ويندوز، لينكس، ماك)، مما يُصعّب التوزيع.

4. صعوبة التثبيت والتحديث

إذا كنت تبني حزمًا أو أدوات موجهة لمستخدمين غير تقنيين، فالحاجة إلى بناء الكود وتجميعه محليًا قد تكون عائقًا. في المقابل، الحزم المكتوبة ببايثون فقط يمكن تثبيتها عبر pip بسهولة بدون متطلبات خارجية.

5. أدوات بديلة أكثر بساطة

في كثير من الحالات يمكن استخدام:

  • Numba: لتسريع كود Python دون تغييره كثيرًا، باستخدام decorators.

  • PyPy: لتشغيل برامج Python بشكل أسرع بفضل مترجم JIT.

  • multiprocessing أو asyncio: لتحسين الأداء بالتوازي دون مغادرة Python.

6. الحاجة إلى مرونة عالية في التعديل

الكود المكتوب والمترجم بـ Cython أقل مرونة في التعديل والتجريب الفوري من كود Python العادي، خصوصًا في بيئة تعتمد على التعديل اللحظي أو تكرار التجارب بسرعة (مثل البحث العلمي).

7. تعلم منحنى جديد

Cython يتطلب معرفة إضافية عن:

  • إدارة الذاكرة.

  • أنواع البيانات.

  • الترجمة والتجميع.

  • القفل العام (GIL).
    وهذا يمثل عبئًا للمبتدئين أو لمن ليست لديه خبرة بلغات منخفضة المستوى مثل C.

بالتالي، استخدام Cython يجب أن يكون قرارًا مدروسًا يُبنى على الحاجة الحقيقية، وليس بدافع الفضول فقط. إنها أداة قوية، لكنها لا تناسب كل المشاريع.

10. بداية عملية: مثال مبسط

لنفترض أن لدينا دالة Python بسيطة تقوم بحساب مجموع الأعداد من 0 إلى n-1:

def sum_python(n):
    total = 0
    for i in range(n):
        total += i
    return total

هذه الدالة تعمل بشكل صحيح لكنها ليست الأسرع خصوصًا عند أعداد كبيرة جدًا، لأن Python تفسر كل خطوة ديناميكيًا.

تحويل الدالة إلى Cython

نكتب ملف .pyx مشابهًا:

def sum_cython(int n):
    cdef int total = 0
    cdef int i
    for i in range(n):
        total += i
    return total

الفرق هنا هو أننا حددنا نوع المتغيرات total و i كـ int باستخدام cdef، مما يسمح للكود بالتنفيذ بسرعة مشابهة للغة C.

خطوات التجميع

  • حفظ الكود في ملف sum_module.pyx.

  • كتابة ملف setup.py:

from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
    ext_modules=cythonize("sum_module.pyx")
)

  • تجميع المكتبة:

python setup.py build_ext --inplace

استخدام المكتبة في بايثون

import sum_module

print(sum_module.sum_cython(10000000))

ستلاحظ أن دالة sum_cython تعمل أسرع بكثير من الدالة الأصلية في Python.

الفوائد المباشرة

  • زيادة الأداء بشكل كبير بدون تغيير جذري في منطق الكود.

  • إمكانية إضافة تحسينات أخرى (مثلاً تنفيذ الكود بدون GIL لتشغيله بالتوازي).

  • إمكانية دمج دوال C أخرى بسهولة.

هذا المثال يوضح بساطة البداية مع Cython وكيف يمكنك تحسين أجزاء حاسمة من برنامجك خطوة بخطوة.

حول المحتوى:

تعرف على Cython، اللغة الهجينة التي تجمع بين بساطة بايثون وسرعة لغة C. نشرح في هذا المقال مفهومها، مميزاتها، حالات استخدامها، والتقنيات التي تعتمد عليها مع أمثلة عملية توضح كيف تبدأ بها لتسريع برامجك.