Python コードを C/C に完全に変換する必要がありますか、それともより実用的なアプローチを採用する必要がありますか?

Python から C/C への変換の探求を再考する: 実践的なアプローチ

Python と C/C の間にはパフォーマンスのギャップがある一方で、重要な場合もありますが、開発作業におけるトレードオフが本格的な変換に値するかどうかを評価することが重要です。代わりに、次のアプローチを検討してください:

1. Python 基盤を構築する:
   Python の迅速な開発機能を利用して、機能する実装を Python で作成します。パフォーマンス プロファイリングを使用してボトルネックを特定します。
2. Python の微調整:
   データ構造、アルゴリズムを調整し、プロファイリングで見つかったパフォーマンスの問題に対処することで、Python コードを最適化します。これにより、 C/C を必要とせずにパフォーマンスが大幅に向上します。
3. 選択的変換:
   パフォーマンスが依然として不十分な場合は、Python コードの分離された部分を手動で C または C に変換します。適切に構造化されテストされた Python コードベースから始めることで、翻訳の労力が大幅に削減されます。

既存のコードの反復処理の効率性を強調するトンプソンの法則を覚えておくことが重要です (この場合、 Python) を使用して最初から始めるのではなく、 C/C を使用します。これらの手順に従うことで、パフォーマンスのニーズと Python 開発の利点のバランスをとることができ、最終的にはより迅速で効果的な結果が得られます。

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