什么時候在C中重寫Python模塊是否有意義？

Question

在我正在編寫的游戲中，我使用了我編寫的2D矢量類來處理對象的速度。 由於屏幕上有很多物體，因此每幀都會調用很多次，因此我可以在速度上增加任何增量。

它非常簡單，主要由相關數學函數的包裝器組成。 在C中重寫是非常簡單的，但是我不確定這樣做是否會產生任何顯着的差異，因為它實際上只是調用基礎數學函數，加法，乘法或除法。

所以，我的問題是在什么情況下在C中重寫是有意義的？ 你會在哪里看到顯着的速度提升，在哪里可以看到合理的速度提升而無需重寫大量的程序？

Answer 1

如果你是矢量調整，首先嘗試numpy 。 如果你明智地使用numpy的矢量操作函數，你可能會在離C不遠的地方獲得速度。

除此之外，你的問題非常具有啟發性。 如果您的代碼太慢：

1. 簡介 - 你有可能在Python中改進它
2. 使用正確優化的基於C的庫（在您的情況下為numpy）
3. 試試psyco
4. 嘗試使用cython重寫部分
5. 如果所有其他方法都失敗了，請在C中重寫

Answer 2

先測量然后優化

Answer 3

在優化之前和之后，如果沒有對代碼進行計時，則不應使用C語言或任何其他語言優化任何內容：

• 你聰明的優化實際上可能導致減速
• 優化占總執行時間1％的東西永遠不會給你超過1％的性能

常見的方法是：

1. 描述你的代碼
2. 確定一個熱點
3. 這個熱點的時間
4. 優化它
5. 再次為熱點計時，看看它是否更快。 如果它不是轉到3。

如果您找不到熱點，則可能意味着您的應用已經過優化，或者您沒有針對您的問題使用好的算法。 在這兩種情況下，分析有助於理解代碼的作用。

對於Linux下的剖析Python代碼，你可以使用pyprof2calltree其連同工作kcachegrind ，並且是完全真棒。

Answer 4

我在Linux上使用的一個很好的Profiler是pycallgraph - 但是，隨着程序變大，它開始創建更大的圖像，這些圖像更難以追蹤。 不過，我很確定你可以排除模塊。

Answer 5

常識是“概況”，“衡量”等。嗯 - 也許。 只需進入調試器並拍攝10張照片 。 如果它們的包裝代碼中有多個終止，那么它的成本大致超過10％，因此您應該考慮在C中重新執行它，以節省時間。 你可能會發現其他東西也花費不止於此。