Sollten Sie Python-Code zur Leistungsoptimierung in C/C konvertieren?

Konvertieren Sie Python-Code zur Leistungsoptimierung in C/C

Wenn Programmierer mit rechenintensiven Aufgaben konfrontiert werden, können sie darüber nachdenken, ihren Python-Code in C zu konvertieren /C, um Leistungssteigerungen zu nutzen. Obwohl dieser Ansatz seine Vorzüge hat, ist es wichtig, seine Machbarkeit zu bewerten, bevor man viel Zeit und Mühe investiert.

Eine Strategie zur Bewertung des Leistungsunterschieds zwischen Python und C/C besteht darin, einen einfachen Algorithmus in beiden Sprachen und im Benchmark zu implementieren ihnen. Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass eine vorzeitige Umstellung auf C/C möglicherweise nicht zu optimalen Ergebnissen führt.

Experten empfehlen stattdessen das folgende sequenzielle Vorgehen:

1. Entwickeln Sie eine funktionierende Python-Implementierung:

   • Priorisieren Sie die Fertigstellung der Implementierung in Python, da dadurch die Entwicklungszeit im Vergleich zu erheblich verkürzt wird C/C .

2. Leistung mit Profiling messen:

   • Leistungsengpässe im Python-Code mithilfe von Profilern identifizieren. Optimieren Sie Datenstrukturen und Algorithmen nach Bedarf, um die Leistung zu verbessern.

3. Erwägen Sie bei Bedarf eine C/C-Konvertierung:

   • Wenn Wenn die Leistung der Python-Implementierung weiterhin unzureichend ist, sollten Sie eine Konvertierung des optimierten Python-Codes in C/C in Betracht ziehen. Dieser Ansatz stellt eine gut gestaltete Basis sicher und minimiert den Aufwand für die C/C-Übersetzung.

Es ist wichtig, sich an die „Thompson-Regel für erstmalige Teleskopbauer“ zu erinnern, in der dies festgelegt ist Es ist effizienter, nacheinander kleinere und dann größere Spiegel zu erstellen, als zu versuchen, direkt einen großen Spiegel zu erstellen. Dieses Prinzip gilt auch für die Softwareentwicklung und betont die Vorteile einer schrittweisen Verbesserung und Verfeinerung.

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