將 Python 程式碼轉換為 C/C 總是值得付出努力嗎？

將Python 程式碼轉換為C/C：效能注意事項

當需要實現效能關鍵型演算法時，開發人員常會質疑它是否值得將現有的Python 程式碼轉換為C/C 。雖然 C/C 可以提供顯著的速度優勢，但轉換過程可能非常耗時且充滿挑戰。

確定潛在效能增益的一種方法是估計 C/C 實現所節省的時間提供。如果節省了大量時間，則可能證明轉換的努力是值得的。然而，正如引文所暗示的，將時間「投資」在其他優化上可能會產生更大的好處。

不要急於將整個程式碼庫轉換為C/C，請考慮以下步驟：

1. 在Python 中實作演算法： 先用Python 建立工作原型，它可以比C 更快地完成
2. 測量和優化Python 性能：使用Python的分析器識別瓶頸並應用最佳化來提高運行時效率。
3. 考慮手動翻譯：如有必要，手動將最佳化的Python程式碼翻譯為C/C以利用其效能

這種增量方法避免了從Python 直接轉換為C/C 的陷阱，並確保產生的C/C 程式碼經過良好優化並利用現有的Python 優化。

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