python code in c/c für die Leistungsoptimierung konvertieren

Wenn sie mit rechnerischen Aufgaben konfrontiert werden, können Programmierer in Betracht ziehen, ihren Python -Code in C/C zu konvertieren. Während dieser Ansatz seine Verdienste hat, ist es entscheidend, seine Durchführbarkeit zu bewerten, bevor sie erhebliche Zeit und Mühe investieren.

Eine Strategie zur Bewertung der Leistungslücke zwischen Python und C/C besteht darin, einen einfachen Algorithmus in beiden Sprachen zu implementieren und sie zu benchmarkieren. However, it's important to recognize that a premature conversion to C/C might not yield optimal results.

Instead, experts recommend the following sequential approach:

1. Develop a Working Python Implementation:

   • Prioritize completing the implementation in Python, as it will Verringern Sie die Entwicklungszeit im Vergleich zu c/c.

2. die Leistung mit Profilerierung messen:

   • identifizieren Performance -Engpässe im Python -Code mit Profiler. Optimieren Sie Datenstrukturen und Algorithmen nach Bedarf, um die Leistung zu verbessern.

3. Betrachten Sie die C/C -Konvertierung bei Bedarf:

   • Wenn die Python -Implementierung die optimierte Python -Implementierung nach bleibt. Dieser Ansatz sorgt für eine gut entworfene Basis und minimiert die Anstrengungen für die C/C-Übersetzung.

Es ist relevant, sich an "Thompsons Regel für erstmalige Teleskophersteller" zu erinnern, die besagt, dass es unmittelbarere, kleinere und dann größere Spiegel zu konstruieren, eher einen großen Spiegel erstellen, um einen großen Spiegel zu erstellen, um einen großen Spiegel zu erstellen, um einen großen Spiegel zu erstellen. Dieses Prinzip gilt auch für die Softwareentwicklung und betont die Vorteile einer inkrementellen Verbesserung und Verfeinerung.