Python C/C++ 包装器与纯 C/C++ 性能

Question

我一直在做一些计算机图形学项​​目，这些项目围绕使用编写的开源库和 C/C++ 进行，然后将它们转换为 python 的包装器。

我想知道将其转换为纯 C/C++ 所带来的性能提升是否值得花费大量时间来重写代码库。

我也知道 C/C++ 几乎总是比 python 快，但考虑到这些库已经是 C/C++ 包装器，我不确定我应该期望多少性能提升。我并不是在寻找确切的答案，因为这在很大程度上取决于具体情况，但如果有人有一般的经验法则，那就太好了！

Answer 1

没有看到代码，一般来说取决于

• API 的粒度，即 Python 相对于本机代码完成了多少工作（或者控制权返回 Python 的频率），
• Python 代码是否位于关键路径上（某些计算机图形库在单独的、完全本机线程中运行热路径），
• 为了与 Python 交互，是否在数据结构方面做出了任何妥协。

一般来说，使用设计良好的 Python 本机库，在性能方面几乎没有什么提升。

因此，我将从分析Python 代码开始，看看是否有什么收获。

另请注意，C++ 代码从定义上来说并不快；只有当它被设计得很快时，它才算快。