是否应该将 Python 代码转换为 C/C 来优化性能？

将Python代码转换为C/C以优化性能

当遇到计算密集型任务时，程序员可以考虑将Python代码转换为C /C 利用性能提升。虽然这种方法有其优点，但在投入大量时间和精力之前评估其可行性至关重要。

评估 Python 和 C/C 之间性能差距的一个策略是用两种语言和基准实现一个简单的算法他们。然而，重要的是要认识到，过早转换为 C/C 可能不会产生最佳结果。

相反，专家建议采用以下顺序方法：

1. 开发一个可行的 Python 实现：

   • 优先使用 Python 完成实现，因为与 C/C 相比，它将显着减少开发时间。

2. 通过分析测量性能：

   • 使用分析器识别 Python 代码中的性能瓶颈。根据需要优化数据结构和算法以提高性能。

3. 如果需要请考虑 C/C 转换：

   • 如果Python 实现的性能仍然不足，请考虑将优化后的 Python 代码转换为 C/C 。这种方法确保了良好设计的基础并最大限度地减少了 C/C 转换的工作量。

值得回忆一下“汤普森首次望远镜制造商规则”，该规则指出依次构造较小然后较大的镜子比尝试直接创建较大的镜子更有效。这一原则也适用于软件开发，强调渐进式改进和细化的好处。

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