我應該將 Python 程式碼完全轉換為 C/C 還是採用更實用的方法？

重新思考Python 到C/C 轉換的探索：一種實用方法

雖然Python 和C/C 之間的表現差距可能很重要，評估開發工作的權衡是否需要全面的轉換至關重要。相反，請考慮以下方法：

1. 建立 Python 基礎：
   利用 Python 的快速開發功能，建立一個工作實作。使用效能分析來識別瓶頸。
2. 微調 Python：
   透過調整資料結構、演算法和解決透過分析發現的效能問題來最佳化 Python 程式碼。這將在不需要 C/C 的情況下顯著提高效能。
3. 選擇性翻譯：
   如果效能仍然不足，請手動將 Python 程式碼的隔離部分翻譯為 C 或 C 。透過從結構良好且經過測試的 Python 程式碼庫開始，翻譯工作將顯著減少。

記住湯普森規則很重要，它強調了迭代現有程式碼的效率（在這種情況下， Python）而不是從頭開始使用 C/C 。透過遵循這些步驟，您可以平衡效能需求與 Python 開發的優勢，最終獲得更快、更有效的結果。

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