什么时候在C中重写Python模块是否有意义？

Question

在我正在编写的游戏中，我使用了我编写的2D矢量类来处理对象的速度。由于屏幕上有很多物体，因此每帧都会调用很多次，因此我可以在速度上增加任何效果。

这很简单，主要由相关数学函数的包装器组成。在C中重写是非常简单的，但我不确定这样做是否会产生任何显着的差异，因为它实际上只是调用基础数学函数，加法，乘法或除法。

所以，我的问题是在什么情况下在C中重写是有意义的？你会在哪里看到显着的速度提升，你在哪里可以看到合理的速度提升而无需重写大量的程序？

Answer 1

如果您正在进行矢量调整，请首先尝试numpy。如果你明智地使用numpy的矢量操作函数，你可能会在距离C不远的地方获得速度。

除此之外，你的问题非常具有启发性。如果你的代码太慢了：

1. 描述它 - 你有可能在Python中改进它
2. 使用正确优化的基于C的库（在您的情况下为numpy）
3. 尝试psyco
4. 尝试使用cython
重写部分
5. 如果所有其他方法都失败了，请在C
中重写

Answer 2

首先测量然后优化

Answer 3

在优化之后，如果没有在和之前计算代码，则不应使用C或任何其他语言优化任何内容：

• 你聪明的优化实际上可能导致减速
• 优化占总执行时间1％的内容将永远不会超过1％的性能

常见的方法是：

1. 描述您的代码
2. 识别热点
3. 这个热点的时间
4. 优化它
5. 再次为热点计时，看看它是否更快。如果它不是转到3。

如果找不到热点，可能意味着您的应用已经过优化，或者您没有针对您的问题使用好的算法。在这两种情况下，分析有助于理解代码的作用。

为了在Linux下分析python代码，你可以使用pyprof2calltree与kcachegrind一起使用，并且非常棒。

Answer 4

我在Linux上使用的一个不错的Profiler是pycallgraph - 然而，随着程序变大，它开始创建更大的图像，这些图像更难以追踪。我很确定你可以排除模块。

Answer 5

常识是“概况”，“衡量”等等。好吧 - 也许吧。只需进入调试器并获取10 stackshots。如果它们的包装代码中有多个终止，那么它的成本大致超过10％，因此您应该考虑在C中重新执行它，以节省时间。你可能会发现其他的东西也花费不止于此。