楔子
我们之前在介绍Cython语法的时候，一直永远都是一个pyx文件，如果是多个pyx文件改怎么办？怎么像Python那样进行导入呢？
Python提供了modules和packages来帮助我们组织项目，这允许我们将函数、类、变量等等，按照各自的功能或者实现的业务，分组到各自的逻辑单元中，从而使项目更容易理解和定位。并且模块和包也使得代码重用变得容易，在Python中我们使用import语句访问其它module和package中的函数。
而Cython也支持我们将项目分成多个模块，首先它完全支持import语句，并且含义与Python中的含义完全相同。这就允许我们在运行时访问外部纯Python模块中定义的Python对象，或者其它扩展模块中定义的可以被访问的Python对象。
但故事显然没有到此为止，因为只有import的话，Cython是不允许两个模块访问彼此的cdef、cpdef定义的函数、ctypedef、struct等等，也不允许访问对其它的扩展类型进行C一级的访问。
而为了解决这一问题，Cython提供了三种类型的文件来组织Cython文件一级C文件。到目前为止，我们一直使用扩展名为pyx的Cython源文件，它是包含代码的逻辑的实现文件。但是还有两种类型的文件，分别是扩展名为pxd的文件和扩展名为pxi的文件。
pxd文件你可以想象成类似于C中的头文件，用于存放一些声明之类的，而Cython的cimport就是从pxd文件中进行属性导入。
这一节我们就来介绍cimport语句的详细信息，以及pyx、pxd、pxi文件之间的相互联系，我们如何使用它们来构建更大的Cython项目。有了cimport和这三种类型的文件，我们就可以有效地组织Cython项目，而不会影响性能。
Cython的实现文件(pxd文件)和声明文件(pxi文件)
我们目前一直在处理pyx文件，它是我们编写具体Cython代码的文件，当然它和py文件是等价的。如果的Cython项目非常小，并且没有其它代码需要访问里面的C级结构，那么一个pyx文件足够了。但如果我们想要共享pyx文件中的C级结构，那么就需要pxd文件了。
假设我们有这样一个Cython文件：lover.pyx
# lover.pyx
from libc.stdlib cimport malloc, free
ctypedef double real
cdef class Girl:
cdef public :
str name # 姓名
long age # 年龄
str gender # 性别
cdef real *scores # 分数,这里我们的double数组长度为3,但是real *不能被访问，所以它不可以使用public
def __cinit__(self, *args, **kwargs):
self.scores = <real *> malloc(3 * sizeof(real))
def __init__(self, name, age, gender):
self.name = name
self.age = age
self.gender = gender
def __dealloc__(self):
if self.scores != NULL:
free(self.scores)
cpdef str get_info(self):
return f"name: {self.name}, age: {self.age}, gender: {self.gender}"
cpdef set_score(self, list scores):
# 虽然not None也可以写在参数后面，但是它只适用于Python函数
assert scores is not None and len(scores) == 3
cdef real score
cdef long idx
for idx, score in enumerate(scores):
self.scores[idx] = score
cpdef list get_score(self):
cpdef list res = [self.scores[0], self.scores[1], self.scores[2]]
return res
目前来讲，由于所有内容都在一个pyx文件里面，因此任何C级属性都可以自由访问。
>>> import cython_test
>>> cython_test.Girl('古明地觉', 16, 'female')
<cython_test.Girl object at 0x7f9716ee3308>
>>> g = cython_test.Girl('古明地觉', 16, 'female')
>>>
>>> g.get_info()
'name: 古明地觉, age: 16, gender: female'
>>> g.set_score([90.4, 97.3, 97.6])
>>> g.get_score()
[90.4, 97.3, 97.6]
>>>
访问非常地自由，没有任何限制，但是随着我们Girl这个类的功能越来越多的话，该怎么办呢？
所以我们需要创建一个pxd文件，就叫lover.pxd吧，然后把我们希望暴露给外界访问的C级结构放在里面。
# lover.pxd
ctypedef double real
cdef class Girl:
cdef public :
str name
long age
str gender
cdef real *scores
cpdef str get_info(self)
cpdef set_score(self, list scores)
cpdef list get_score(self)
我们看到在pxd文件中，我们只存放了C级结构的声明，像ctypedef、cdef、cpdef等等，并且函数的话我们只是存放了定义，函数体并没有写在里面，同理后面也不可以有冒号。另外，pxd文件是在编译时访问的，而且我们不可以在里面放类似于def这样的纯Python声明，否则会发生编译错误。
所以pxd文件只放相应的声明，而它们的具体实现是在pyx文件中，因此有人发现了，这个pxd文件不就是C中的头文件吗？答案确实如此。
然后我们对应的lover.pyx文件也需要修改，lover.pyx和lover.pxd具有相同的基名称，Cython会将它们视为一个命名空间。另外，如果我们在pxd文件中声明了一个函数，那么在pyx文件中不可以再次声明，否则会发生编译错误。怎么理解呢？
我们说类似于
cpdef func(): pass这种形式，它是一个函数(有定义)；但是cpdef func()这种形式，它只是一个函数声明。所以函数声明和C中的函数声明也是类似的，在Cython中没有冒号、以及函数体的话，那么就是函数声明。而在Cython的pyx文件中也可以进行函数声明，比如C源文件中也是可以声明函数的，但是一般都会把声明写在h头文件中，在Cython中也是如此，会把C级结构、一些声明写在pxd文件中。而一旦声明，那么只能声明一次，不可以重复声明，具有相同基名称的pyx、pxd文件中，函数声明只能出现一次，如果在pxd文件中出现了，那么在pyx中就不可以重复声明了。并且对于函数，如果声明了，那么则需要有具体的实现。
注意：声明针对的是C一级的结构，所以对于def定义的Python函数是不可以进行声明的。
重新修改我们的pyx文件
# lover.pyx
from libc.stdlib cimport malloc, free
cdef class Girl:
def __cinit__(self, *args, **kwargs):
self.scores = <real *> malloc(3 * sizeof(real))
def __init__(self, name, age, gender):
self.name = name
self.age = age
self.gender = gender
def __dealloc__(self):
if self.scores != NULL:
free(self.scores)
cpdef str get_info(self):
return f"name: {self.name}, age: {self.age}, gender: {self.gender}"
cpdef set_score(self, list scores):
assert scores is not None and len(scores) == 3
cdef real score
cdef long idx
for idx, score in enumerate(scores):
self.scores[idx] = score
cpdef list get_score(self):
cpdef list res = [self.scores[0], self.scores[1], self.scores[2]]
return res
虽然结构没有什么变化，但是我们把一些C级数据拿到pxd文件中了，所以pyx文件中的可以直接删掉了，会自动到对应的pyd文件中找，因为它们有相同的基名称，Cython会将其整体看成一个命名空间。所以：这里pyx文件和pxd文件一定要有相同的基名称，只有这样才能够找得到，否则你会发现代码中real是没有被定义的，当然还有self的一些属性，因为它们必须要使用cdef在类里面进行声明。
但是哪些东西我们才应该写在pxd文件中呢？本质上讲，任何在C级别上，需要对其它模块公开的，我们才需要写在pxd文件中，比如：
C类型声明--ctypedef、结构体、共同体、枚举(后续系列中介绍)外部的C、C++库的声明(后续系列中介绍)cdef、cpdef模块级函数的声明cdef class扩展类的声明扩展类的cdef属性使用cdef、cpdef方法的声明C级内联函数或者方法的实现
但是，一个pxd文件不可以包含如下内容：
Python函数和非内联C级函数、方法的实现Python类的定义IF或者DEF宏的外部Python可执行代码
那么我们的pxd文件都带来了哪些功能呢？那就是lover.pyx文件可以被其它的pyx文件导入了，这几个pyx文件作为一个整体为Python提供更强大的功能，否则的话其它的pyx文件是无法导入的，导入方式是使用cimport。
cimport语句
然后我们在另一个pyx文件中导入这个lover.pyx，当然导入的话其实寻找的是pxd，然后调用的是pyx里面的函数。
# cython_test.pyx
from lover cimport Girl
cdef class NewGirl(Girl):
pass
然后进行编译，不过此时由于涉及到多个pyx文件，因此这些pyx都要进行编译才行。
from distutils.core import Extension, setup
from Cython.Build import cythonize
ext = [Extension("lover", ["lover.pyx"]), # 不用管pxd，会自动包含
Extension("cython_test", ["cython_test.pyx"])]
setup(ext_modules=cythonize(ext, language_level=3))
编译的命令和之前一样，编译之后会发现原来的目录中有两个pyd文件了。
将这两个文件拷贝出来，首先在cython_test.pyx中，是直接导入的lover，因此这两个pyd文件要在一个目录中。
>>> from cython_test import NewGirl
>>>
>>> g = NewGirl('古明地觉', 17, 'female')
>>> g.get_info()
'name: 古明地觉, age: 17, gender: female'
>>>
>>> g.set_score([90.1, 90.3, 93.5])
>>> g.get_score()
[90.1, 90.3, 93.5]
>>>
此时两个pyd文件就实现了导入，我们可以将这个cython_test.pyx写的更复杂一些。
from lover cimport Girl
cdef class NewGirl(Girl):
cdef public str where
def __init__(self, name, age, gender, where):
self.where = where
super().__init__(name, age, gender)
def new_get_info(self):
return super(NewGirl, self).get_info() + f", where: {self.where}"
>>> from cython_test import NewGirl
>>> # 自己定义了__init__，接收4个参数
>>> g = NewGirl('古明地觉', 17, 'female')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "cython_test.pyx", line 8, in cython_test.NewGirl.__init__
def __init__(self, name, age, gender, where):
TypeError: __init__() takes exactly 4 positional arguments (3 given)
>>>
>>> # 传递4个参数，前面3个会交给父类处理
>>> g = NewGirl('古明地觉', 17, 'female', '东方地灵殿')
>>> g.get_info() # 父类的方法
'name: 古明地觉, age: 17, gender: female'
>>>
>>> g.new_get_info() # 在父类的方法返回的结果之上，进行添加
'name: 古明地觉, age: 17, gender: female, where: 东方地灵殿'
>>>
因此我们看到使用起来基本上和Python之间是没有区别，主要就是如果涉及到多个pyx，那么这些pyx都要进行编译。并且想被导入，那么该pyx文件一定要有相同基名称的pxd文件。导入的时候使用cimport，会去pxd文件中找，然后具体实现则是去调用pyx文件。但即便pyx文件能被导入，但也未必就能使用其所有的C级结构，想使用的话必须要在对应的pxd文件中进行声明。
另外，可能有人发现了，我们这是绝对导入，对于目前演示来说使用绝对导入、相对导入是没有什么区别的。但实际上，pyd应该采用相对导入，因为它无法作为启动文件，只能被导入。所以我们在pyx文件中使用相对导入即可。
我们举个栗子，之前的lover.pyx和lover.pxd不变，在cython_test.pyx进行相对导入。
from .lover import Girl
但是：上面三个文件在一个单独的目录中，假设就叫lover吧。1.py就是我们执行编译的，它和lover目录是同级的。
然后编译扩展模块的时候可以用之前的方式编译，只不过Extension中文件路径要指定对。但是这里我们换一种方式吧，我们之前说支持通配符。
from distutils.core import setup
from Cython.Build import cythonize
# 将lover目录下的所有pyx文件进行编译，名字和pyx文件名是一致的。
# 如果是Extension的话，我们可以自己指定
setup(ext_modules=cythonize("lover/*.pyx", language_level=3))
当编译成功之后，对应的目录就会出现两个扩展模块，我们将其移动过来。
但是注意：由于涉及到相对导入，所以我们不可以在和cython_test.so同目录下导入，否则会报错。
>>> import cython_test
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "lover/cython_test.pyx", line 1, in init cython_test
from .lover import Girl
ImportError: attempted relative import with no known parent package
>>>
我们可以将这两个so文件移动到一个单独的目录中，就移动到lover中吧。
其实我们还可以在里面写入__init__文件，这样才更符合Python中的包，但这里我们就不写了，只要可以相对导入即可。
>>> from lover.cython_test import Girl
>>>
>>> g = Girl("古明地觉", 17, "female")
>>> g.get_info()
'name: 古明地觉, age: 17, gender: female'
>>>
预定义的pxd文件
还记得我们之前的from libc.stdlib cimport malloc, free这行代码吗？显然这是Cython提供的，没错它就在Cython模块主目录下的Includes目录中，libc这个包下面除了stdlib之外，还有stdio、math、string等pxd文件。除此之外，它还有一个libcpp包对应的pxd文件，里面包含了C++标准模板库(STL)容器，如：string、vector、list、map、pair、set等等。
而CPython解释器的Include目录中定义了大量的C头文件，而Cython也提供了对应的pxd文件，可以方便地访问Python/C api。当然还有一个最重要的包就是numpy，Cython也是支持的，当然这些我们会在后面系列中介绍了。
from ... cimport...和from ... import ...的用法是一致的，区别就是前者多了一个c
下面我们就来演示一下常见的功能。
from libc cimport math
print(math.sin(math.pi / 2))
from libc.math cimport cos, pi
print(cos(pi / 2))
# 使用C++模板
from libcpp.vector cimport vector
cdef vector[int] *vi = new vector[int](10)
# 注意：如果使用import和cimport导入了相同的函数，那么会编译错误
"""
from math import sin
from lib.math cimport sin
这种方式是报错的
解决办法可以通过as
from math import sin as py_sin
from lib.math cimport sin as c_sin
"""
我们说pxd文件类似于C的头文件(h文件)，它们有以下相似之处：
都通过使用外部代码声明C级结构都允许我们将一个大文件分成不同的多个组件都负责声明用于实现的C级接口
除此之外，还有一个pxi文件，但是个人觉得用处不是很大，这里就不说了。