我喜欢将 python 用于几乎所有事情，并且我始终清楚，如果由于某种原因我要在我的 python 代码中找到瓶颈(由于 python 的限制)，我总是可以使用集成到我的代码中的 C 脚本代码。
但是，当我开始阅读 guide关于如何集成python。作者在文章中说:
人们可能希望在 C 或 C++ 中扩展 Python 的原因有多种，例如:
- Calling functions in an existing library.
- Adding a new builtin type to Python
- Optimising inner loops in code
- Exposing a C++ class library to Python
- Embedding Python inside a C/C++ application
与性能无关。所以我再问一次，为了性能，python和c集成是否合理？
最佳答案
根据我的经验，很少有必要使用 C 进行优化。我更喜欢完全在 Python 中识别瓶颈并改进这些领域的算法。使用哈希表、缓存以及重新组织您的数据结构以满足 future 的需求对于加速您的程序具有惊人的潜力。随着程序的开发，您会更好地了解可以预先计算哪种 Material ，所以不要害怕返回并重做您的存储和算法。此外，寻找机会杀死“一石二鸟”，例如在渲染对象时对其进行排序，而不是进行大量排序。
当一切尽你所知时，我会考虑使用像 Psyco 这样的优化器.仅通过使用 Psyco 并向我的程序中添加一行代码，我就体验到了 10 倍的性能提升。
如果一切都失败了，在适当的地方使用 C，你会得到你想要的。
关于python - 将python与c集成以提高性能是否合理？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/940982/