将 Python 代码转换为 C/C 总是值得付出努力吗？

将 Python 代码转换为 C/C：性能注意事项

当需要实现性能关键型算法时，开发人员经常会质疑它是否值得将现有的 Python 代码转换为 C/C 。虽然 C/C 可以提供显着的速度优势，但转换过程可能非常耗时且充满挑战。

确定潜在性能增益的一种方法是估计 C/C 实现所节省的时间提供。如果节省了大量时间，则可能证明转换的努力是值得的。然而，正如引文所暗示的，将时间“投资”在其他优化上可能会产生更大的好处。

不要急于将整个代码库转换为 C/C，请考虑以下步骤：

1. 在 Python 中实现算法： 首先用 Python 创建一个工作原型，它可以比 C 更快地完成
2. 测量和优化 Python 性能：使用 Python 的分析器识别瓶颈并应用优化来提高运行时效率。
3. 考虑手动翻译：如有必要，手动将优化的Python代码翻译为C/C以利用其性能

这种增量方法避免了从 Python 直接转换为 C/C 的陷阱，并确保生成的 C/C 代码经过良好优化并利用现有的 Python 优化。

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