Made cython highlighting the default in all files.
authorggellner@encolpuis <none@none>
Sat, 27 Sep 2008 18:35:16 +0000 (14:35 -0400)
committerggellner@encolpuis <none@none>
Sat, 27 Sep 2008 18:35:16 +0000 (14:35 -0400)
12 files changed:
docs/early_binding_for_speed.rst
docs/extension_types.rst
docs/external_C_code.rst
docs/language_basics.rst
docs/limitations.rst
docs/numpy_tutorial.rst
docs/overview.rst
docs/pyrex_differences.rst
docs/sharing_declarations.rst
docs/source_files_and_compilation.rst
docs/tutorial.rst
docs/wrapping_CPlusPlus.rst

index c9db8c233f86e498f784ac7222b7fff9a7823bae..53a00a072235769e1f3d8db14612d7da1af1c6eb 100644 (file)
@@ -1,3 +1,5 @@
+.. highlight:: cython
+
 .. _early-binding-speed-label:
 
 Early Binding for Speed
@@ -17,7 +19,9 @@ slowness compared to 'early binding' languages such as C++.
 However with Cython it is possible to gain significant speed-ups through the
 use of 'early binding' programming techniques.
 
-For example, consider the following (silly) code example::
+For example, consider the following (silly) code example:
+
+.. sourcecode:: cython
 
     cdef class Rectangle:
         cdef int x0, y0
@@ -38,7 +42,9 @@ In the :func:`rectArea` method, the call to :meth:`rect.area` and the
 :meth:`.area` method contain a lot of Python overhead.
 
 However, in Cython, it is possible to eliminate a lot of this overhead in cases
-where calls occur within Cython code. For example::
+where calls occur within Cython code. For example:
+
+.. sourcecode:: cython
 
     cdef class Rectangle:
         cdef int x0, y0
@@ -71,7 +77,9 @@ Rectangle. By using this declaration, instead of just dynamically assigning to
 But Cython offers us more simplicity again, by allowing us to declare
 dual-access methods - methods that can be efficiently called at C level, but
 can also be accessed from pure Python code at the cost of the Python access
-overheads. Consider this code::
+overheads. Consider this code:
+
+.. sourcecode:: cython
 
     cdef class Rectangle:
         cdef int x0, y0
@@ -90,7 +98,7 @@ overheads. Consider this code::
         rect = Rectangle(x0, y0, x1, y1)
         return rect.area()
 
-.. note:: 
+.. Note:: 
 
     in earlier versions of Cython, the :keyword:`cpdef` keyword is
     :keyword:`rdef` - but has the same effect).
index 95c8cb24a31728173366e94c6f93adf02bd0f223..75ee442735d43a59768822826f919fb2e8ec3559 100644 (file)
@@ -1,9 +1,10 @@
+.. highlight:: cython
 
 Extension Types
 ===============
 
 Introduction
-------------
+-------------
 
 As well as creating normal user-defined classes with the Python class
 statement, Cython also lets you create new built-in Python types, known as
@@ -34,7 +35,7 @@ extension types to wrap arbitrary C data structures and provide a Python-like
 interface to them.  
 
 Attributes
-----------
+-----------
 
 Attributes of an extension type are stored directly in the object's C struct.
 The set of attributes is fixed at compile time; you can't add attributes to an
index d9eb91d6dae73243de20cc17988443771f39ec99..fdfdaeef447340d2675ea1d0c131ec75702f368e 100644 (file)
@@ -1,3 +1,5 @@
+.. highlight:: cython
+
 Interfacing with External C Code
 ================================
 
index d77cc99977f31b2debddf64d6988212193cf89df..0bbf50eaf6e39ac13cec3380ecc2a031b9a86e7a 100644 (file)
@@ -1,3 +1,5 @@
+.. highlight:: cython
+
 .. _language-basics-label:
 
 Language Basics
index 8e2fbb67e4f04c1f9a01fef2605707e7f084db4b..363528d2c302b60193396be8f4ecb92ea2dbe372 100644 (file)
@@ -1,3 +1,5 @@
+.. highlight:: cython
+
 .. _cython-limitations-label:
 
 *************
index aadbfb66f5fda4a2e1f9962b2438bcf7e9c5d3bb..02e26d624934b4151d0012de9e7747bbc0d3267d 100644 (file)
@@ -1,3 +1,5 @@
+.. highlight:: cython
+
 .. _numpy_tute-label:
 
 **************************
@@ -220,9 +222,7 @@ Adding types
 =============
 
 To add types we use custom Cython syntax, so we are now breaking Python source
-compatibility. Here's :file:`convolve2.pyx`. *Read the comments!* 
-
-.. code-block:: cython
+compatibility. Here's :file:`convolve2.pyx`. *Read the comments!*  ::
 
     from __future__ import division
     import numpy as np
@@ -339,9 +339,7 @@ not provided then one-dimensional is assumed).
 
 More information on this syntax [:enhancements/buffer:can be found here].
 
-Showing the changes needed to produce :file:`convolve3.pyx` only:
-
-.. sourcecode:: cython
+Showing the changes needed to produce :file:`convolve3.pyx` only::
 
     ...
     def naive_convolve(np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] f, np.ndarray[DTYPE_t, ndim=2] g):
@@ -374,9 +372,7 @@ The array lookups are still slowed down by two factors:
 2. Negative indices are checked for and handled correctly.  The code above is
    explicitly coded so that it doesn't use negative indices, and it
    (hopefully) always access within bounds. We can add a decorator to disable
-   bounds checking:
-
-   .. sourcecode:: cython
+   bounds checking::
 
         ...
         cimport cython
@@ -395,9 +391,7 @@ positive, by casting the variables to unsigned integer types (if you do have
 negative values, then this casting will create a very large positive value
 instead and you will attempt to access out-of-bounds values). Casting is done
 with a special ``<>``-syntax. The code below is changed to use either
-unsigned ints or casting as appropriate:
-
-.. sourcecode:: cython
+unsigned ints or casting as appropriate::
 
         ...
         cdef int s, t                                                                            # changed
@@ -456,9 +450,7 @@ function call.)
 More generic code
 ==================
 
-It would be possible to do:
-
-.. sourcecode:: cython
+It would be possible to do::
 
     def naive_convolve(object[DTYPE_t, ndim=2] f, ...):
 
index 86ad46b1edbb7ff8b87f5a386a782d366fe35549..53248af8827f77f6aece23071abdb227e7c8b12a 100644 (file)
@@ -1,3 +1,5 @@
+.. highlight:: cython
+
 .. _overview-label:
 
 ********
index 20cb737195c541f676d4e8e3c518e2c284f51f52..3009699fa281b5b9cbc12a8a316bd3b5a765ecfe 100644 (file)
@@ -1,3 +1,5 @@
+.. highlight:: cython
+
 Differences between Cython and Pyrex
 ====================================
 
index 61e08ee1e154a62740b2d1949f66ffa39794fde9..807fcfaefb3564bb28521aa0727c09e3461d97d7 100644 (file)
@@ -1,3 +1,5 @@
+.. highlight:: cython
+
 .. _sharing-declarations-label:
 
 Sharing Declarations Between Cython Modules
index fff9778356d1969283cbd61f160c38559309693b..b8c7a5adf6f84da26607021c76552344ed0b7a25 100644 (file)
@@ -1,3 +1,5 @@
+.. highlight:: cython
+
 .. _compilation_label:
 
 ****************************
index 0f66b85c1e4c1f1756dedb7b73f35c1fbadd1f7f..42cc9b3794a6bacd91d0593f0855fe0c42ad6c7f 100644 (file)
@@ -1,3 +1,5 @@
+.. highlight:: cython
+
 .. _tutorial_label:
 
 *********
@@ -107,7 +109,10 @@ Here's a small example showing some of what can be done. It's a routine for
 finding prime numbers. You tell it how many primes you want, and it returns
 them as a Python list.
 
-:file:`primes.pyx`: :: 
+:file:`primes.pyx`: 
+
+.. sourcecode:: cython
+    :linenos:
 
     def primes(int kmax):
         cdef int n, k, i
index 394eb6156570471c095ec1441b4b1167224fae25..111a31a477196ffe1a8bda01d3e7888a97f58c19 100644 (file)
@@ -1,3 +1,5 @@
+.. highlight:: cython
+
 .. _wrapping-cplusplus-label:
 
 Wrapping C++ Classes in Cython