Python的性能是否值得花费？

Question

我正在考虑实现基于PyFuzzy（Python）或FFLL（C ++）库的模糊逻辑控制器。

我更喜欢使用python，但我不确定它在嵌入式环境中的性能是否可以接受（ARM或嵌入式x86处理~64Mbs的RAM）。

主要关注的是响应时间尽可能快（更新速率为5hz +将是理想的> 2Hz是必需的）。该系统将从RS232端口读取多个（可能是5个）传感器，并根据模糊评估结果提供2/3输出。

我是否应该担心Python对于此任务来说太慢了？

Answer 1

一般来说，在你真正看到它成为一个问题之前，你不应该过分关注它。由于我们不知道您的应用程序的详细信息，因此我们无法说明如果在Python中实现它的性能。既然你还没有实现它，你也不能。

实施您最熟悉的版本，并且可以先实现最快。然后测试它。而如果太慢，你有三个选项应该按顺序完成：

• 首先，优化您的Python代码
• 如果这还不够，请在C / C ++中编写性能最关键的函数，并从Python代码中调用它
• 最后，如果你真的需要最佳性能，你可能不得不用C ++重写整个事情。但至少你会有一个Python的工作原型，你会更清楚地了解它应该如何实现。你会知道要避免哪些陷阱，你将有一个已经正确的实现来测试和比较结果。

Answer 2

Python在处理大量非字符串数据时非常缓慢。对于某些操作，您可能会发现它比C / C ++慢1000倍，所以是的，在使用Python制作时间关键算法之前，您应该研究这个并做必要的基准测试。

但是，您可以使用C / C ++代码中的模块扩展python，以便时间紧迫的事情很快，同时仍然可以使用python作为主代码。

Answer 3

让它工作，然后让它快速运作。

Answer 4

如果大多数运行时都花在C库中，那么用于调用这些库的语言并不重要。你的时间吃饭的图书用什么语言编写？

Answer 5

根据你的描述，速度不应该是一个问题（你可以使用C，cython，无论你想要什么，使它更快），但内存将是。对于最大64 Mb的环境（操作系统和所有系统都应该适合，对吧？），我认为python很可能不是目标部署的正确工具。

如果你有非平凡的逻辑要处理，我仍然会在python中进行原型设计。

Answer 6

我从未真正测量过pyfuzzy示例的性能，但是新版本0.1.0可以像FFLL那样读取FCL文件。只需用这种格式描述您的模糊系统，编写一些包装器，并检查两种变体的性能。

对于使用pyfuzzy读取FCL，您需要antlr python运行时，但在阅读之后您应该能够pickle读取对象，因此您不需要在目标上使用antlr开销。