您应该将 Python 代码转换为 C/C 以获得性能提升吗？

弥合 Python-C/C 性能差距：一种实用方法

问题出现了：能否将 Python 程序无缝转换为 C 程序/C ，弥合这些语言之间的性能差距？虽然理论上存在可能性，但这种转换的实用性值得仔细审查。

为了做出明智的决定，需要谨慎评估潜在的性能增益。如果 C/C 实现可以显着优于 Python，则可能证明转换工作是值得的。然而，正如一位用户明智地断言，将节省的时间投入到开发 C/C 版本上可以带来更显着的好处。

迭代方法

而不是着手艰难的 C/C 转换尝试，请考虑一种更迭代、更高效的方法：

1. 开发一个强大的 Python 实现： 制作一个精心设计和彻底测试的 Python 程序。这一步将为后续优化打下坚实的基础。
2. 测量和优化性能：使用Python分析工具识别性能瓶颈并微调数据结构和算法。这一步对于充分发挥 Python 的效率至关重要。
3. 仅在必要时进行翻译：如果 Python 优化达到极限，请考虑手动将 Python 代码翻译为 C/C 。利用从分析和测试中获得的知识来创建既高效又忠实于原始设计的 C/C 实现。

迭代的好处

这种迭代方法具有多种优势：

• 减少开发时间：您可以快速开发可用的 Python 实现，消除从头开始编写 C/C 代码的耗时任务.
• 改进的设计：分析过程将发现 Python 设计中的低效率，允许您在将算法转换为 C/C 之前完善和改进算法。
• 更快的优化时间：通过仅手动翻译代码的性能关键部分，您可以集中精力优化程序中最有影响力的部分。

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