Cython3(現在はCythonベータ1)はとてもよい。

`.py`をほぼ変更なく、`.pyx`化できる。

つまり、PythonのTypeHintがそのままCythonの型付にできる。

Cython2ではfrom __future__ import annotationsがあるとエラーが生じてが、Cython3になってからはほとんどエラーなくなった。

それどころかTypeHintに示した型も理解してくれたので、Python3.9で開発したコードをそのまま.pyx拡張子に変えても動かせる。

Debugでは`.pyx`を`.py`へ戻してDebugしている。

.pyx独自の文法を使わず、PurePythonモードの型指定を使っている(例: cdef:型指定→cython.declare(型、value)かTypeHintでも型指定できてるみたい)。それでもCython用に型指定できているようである。本当はプロファイラで確認しないと行けないのだが、、、。

なので、簡単なエラーは、Cythonで表示されるエラーをみる。.pyで動いていたのに、.pyxで動かないのは、型指定誤りがほとんど(私の中では)。

コード拡張などにより、深いバグが見込まれる場合は、.pyへ戻してデバッグして、.pyxへ戻す。この時、型指定誤りで苦しむが一瞬で済む。

クラスの継承も可能になった

NumbaのNative化はは関数レベルだが、CythonだとクラスレベルでNative化できる。しかも、いつの間にか継承したクラスを含む.pyx化でも動く。(一応、Cython化されたクラス通しながら継承も可)

プロファイラでしっかり確認

PythonオブジェクトをうまくWrapしてくれるため、もしかしたら、パフォーマンスが落ちる箇所があるかも。プロファイラで確認が必要かもしれません。今のところ、私の方はCython3にしてパフォーマンス上がっている(計算が短時間になっている)。

快適なのはPyCharmProのおかげ？

PyCharmProはCythonの構文解析は良いです。リファクタリングが効くなど.py同様の恩恵を受けられます。VSCodeでは残念ながらCythonは不十分です。(VSCodeでは、`.pyx｀があるとUnitTestコードがおかしく表示されたりする問題があります。)。

PyCharmProの比較ページでもCE版との相違にCythonサポートが書かれているので、Cythonの有用性を活かすことができます。
https://www.jetbrains.com/ja-jp/products/compare/?product=pycharm&product=pycharm-ce

Pythonの遅さからPyPyやNumbaを使ったけど、今後は、スケーラビリティからCython3一択になった。将来はリリース時にはCodonによって型付と切り替えられるようになって欲しい。