是否應該將 Python 程式碼轉換為 C/C 來優化效能？

將Python程式碼轉換為C/C以最佳化效能

當遇到運算密集任務時，程式設計師可以考慮將Python程式碼轉換為C /C 利用效能提升。雖然這種方法有其優點，但在投入大量時間和精力之前評估其可行性至關重要。

評估 Python 和 C/C 之間效能差距的一個策略是用兩種語言和基準實作一個簡單的演算法他們。然而，重要的是要認識到，過早轉換為 C/C 可能不會產生最佳結果。

相反，專家建議採用以下順序方法：

1. 開發一個可行的Python 實作：

   • 優先使用Python 完成實現，因為與C/C 相比，它將顯著減少開發時間。

2. 透過分析測量效能：

   • 使用分析器辨識 Python 程式碼中的效能瓶頸。根據需要優化資料結構和演算法以提高效能。

3. 如果需要考慮C/C 轉換：

   • 如果Python 實現的性能仍然不足，請考慮將優化後的Python 程式碼轉換為C/C 。這種方法確保了良好設計的基礎並最大限度地減少了 C/C 轉換的工作量。

值得回憶一下“湯普森首次望遠鏡製造商規則”，該規則指出依次構造較小然後較大的鏡子比嘗試直接創建較大的鏡子更有效。這項原則也適用於軟體開發，強調漸進式改進和細化的好處。

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