Dois-je convertir mon code Python en C/C pour des gains de performances ?

Conversion de programmes Python en C/C : l'écart de performances en vaut-il la peine ?

Lorsque nous sommes confrontés à la tâche d'implémenter des algorithmes, il est il est courant de se demander si cela vaut la peine de les écrire en C/C pour des raisons de performances. Pour répondre à cette question, considérez l'approche décrite ci-dessous :

1. Implémentation Python :

   • Créer une implémentation fonctionnelle des algorithmes en Python. Cela devrait prendre relativement moins de temps que la création d'une version C/C.

2. Profilage des performances :

   • Utiliser le profileur de Python pour analyser et optimiser le code. Identifiez et corrigez les goulots d'étranglement des performances.

3. Traduction C/C :

   • Uniquement si la version optimisée de Python est toujours trop lent, convertissez-le manuellement en C/C . En commençant par une implémentation Python bien conçue, vous accélérerez le processus de développement C/C.

En suivant cette stratégie, vous évitez de perdre du temps à développer un C/ Solution C à partir de zéro. Rappelez-vous la règle de Thompson pour les nouveaux fabricants de télescopes : "Il est plus rapide de fabriquer un miroir de quatre pouces, puis un miroir de six pouces, que de fabriquer un miroir de six pouces."

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