作者在使用 Pyrex 加速自己的纯 Python 版本的 hashcash，Pyrex 是一种用来编写 Python 扩展模块的语言，可以代替 C 语言来完成这项工作。
Pyrex 是一种专门设计用来编写 Python 扩展模块的语言。根据 Pyrex Web 站点的介绍，“它被设计用来在友好易用的高级 Python 世界和凌乱的低级 C 世界之间搭建一个桥梁。”虽然几乎所有的 Python 代码都可以作为有效的 Pyrex 代码使用，但是您可以在 Pyrex 代码中添加可选的静态类型声明，从而使得这些声明过的对象以 C 语言的速度运行。
加速 Python
从某种意义上来说，Pyrex 只是不断发展的 Python 类语言系列的一个部分：Jython、IronPython、Prothon、Boo、Vyper（现在没人用了）、Stackless Python（以一种方式）或 Parrot runtime（以另外一种方式）。按照语言的术语来说，Pyrex 本质上是在 Python 中添加了类型声明。它的另外几个变化没有这么重要（不过对 for 循环的扩展很漂亮）。
然而，您真正希望使用 Pyrex 的原因是它编写的模块比纯 Python 运行得更快，可能会快很多。
实际上，Pyrex 会从 Pyrex 代码生成一个 C 程序。中间文件 module.c 依然可以用于手工处理。然而对于“普通的” Pyrex 用户来说，没有什么理由需要修改所生成的 C 模块。Pyrex 本身可以让您访问那些对速度至关重要的 C 级代码，而节省了编写内存分配、回收、指针运算、函数原型等的工作。Pyrex 还可以无缝地处理 Python 级对象的所有接口；通常它都是通过在必要的地方将变量声明为 PyObject 结构并使用 Python C-API 调用进行内存处理和类型转换而实现的。
对于大部分情况来说，Pyrex 不需要不断对简单数据类型变量进行装箱（box） 和 拆箱（unbox） 操作，因此速度比 Python 更快。例如，Python 中的 int 类型是一个具有很多方法的对象。它有一个继承树，自己有一个计算好的“方法解析顺序（mothod resolution order，MRO）”。它有分配和回收方法可以用于内存处理。它知道何时将自己转换为一个 long 类型，以及如何对其他类型的值进行数值运算。所有这些额外的功能都意味着在使用 int 对象进行处理时需要经过更多级的间接处理或条件检查。另外一方面，C 或 Pyrex 的 int 变量只是内存中各个位设置为 1 或 0 的一个区域。使用 C/Pyrex 的 int 类型进行处理不需要涉及 任何 间接操作或条件检查。一个 CPU “加”操作在硅芯片中就可以执行完了。
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