我应该将 Python 代码完全转换为 C/C 还是采用更实用的方法？

重新思考 Python 到 C/C 转换的探索：一种实用方法

虽然 Python 和 C/C 之间的性能差距可能很重要，评估开发工作的权衡是否需要全面的转换至关重要。相反，请考虑以下方法：

1. 构建 Python 基础：
   利用 Python 的快速开发功能，创建一个工作实现。使用性能分析来识别瓶颈。
2. 微调 Python：
   通过调整数据结构、算法和解决通过分析发现的性能问题来优化 Python 代码。这将在不需要 C/C 的情况下显着提高性能。
3. 选择性翻译：
   如果性能仍然不足，请手动将 Python 代码的隔离部分翻译为 C 或 C 。通过从结构良好且经过测试的 Python 代码库开始，翻译工作将显着减少。

记住汤普森规则很重要，它强调了迭代现有代码的效率（在这种情况下， Python）而不是从头开始使用 C/C 。通过遵循这些步骤，您可以平衡性能需求与 Python 开发的优势，最终获得更快、更有效的结果。

以上是我应该将 Python 代码完全转换为 C/C 还是采用更实用的方法？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！