Python 代码可以有效地转换为 C/C 来提高性能吗？

Python 程序可以转换为 C/C 代码吗？

当人们思考以下问题时，就会出现将 Python 代码转换为 C/C 代码的问题：使用低级语言的性能优势。主要问题是 Python 和 C/C 之间的性能差距是否足够大，足以保证转换所需的努力。

替代方法

而不是立即开始转换过程，建议更谨慎的方法：

1. 构建函数式 Python实现：用Python构建一个工作原型，这项任务可能比C/C实现更快完成。
2. 优化性能：利用Python分析器来识别和解决性能瓶颈。根据需要实施架构和算法增强。
3. 考虑 C/C 翻译：只有当优化后 Python 性能仍然不足时，才应考虑将优化后的 Python 代码手动翻译为 C/C。

这种方法利用了 Python 快速开发周期的优势，并允许在开始处理 C/C 的复杂性之前进行迭代优化

汤普森法则

此外，还应该考虑汤普森法则的概念。在望远镜制造方面，汤普森法则表明，在尝试较大的工具（例如，六英寸的镜子）之前，先制造较小的工具（例如，四英寸的镜子）会更有效。这一原则可以应用于软件开发，建议在快速开发环境（例如 Python）中完成工作原型，然后再使用高性能语言（例如 C/ C ).

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