我试图用Python进行C优化的代码。现在，我已经读过几次Python可以通过C扩展来实现高速计算。换句话说，每当我使用numpy之类的库时，它基本上都会调用C扩展来计算结果并将其返回。
说我想使用np.add(x,y)将两个数字相加。如果我理解正确，诸如numpy之类的库不会编译python代码，而是已经带有可执行文件，这些可执行文件将简单地获取x和y值并返回结果。正确吗？
尤其是，我想知道深度学习库是否也是如此。根据Theano的官方文档，它需要g ++和gcc（至少强烈建议使用它们）。这是否意味着Theano将在运行时编译python脚本的C（或C ++）代码？如果是这样，PyTorch和Tensorflow是否一样？
我希望有人可以在这里解决我的困惑！非常感谢！
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C扩展
numpy经常使用C扩展名。例如，您可以在[2]中查看sort（）函数[1]的C实现。
[1] https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.sort.html
[2] https://github.com/numpy/numpy/blob/master/numpy/core/src/npysort/quicksort.c.src
深度学习库
深度学习库的大部分后端以及CUDA和CUDNN都使用C扩展。可以在运行时编译代码：
[3] http://deeplearning.net/software/theano/extending/pipeline.html#compilation-of-the-computation-graph
[4] https://www.tensorflow.org/xla/jit
[5] https://pytorch.org/blog/the-road-to-1_0/#production--pain-for-researchers
为回答您的问题，theano将在python脚本的运行时编译C / C ++代码。对于theano，图形运行时的编译时间非常慢：我建议您重点关注pytorch或tensorflow而不是theano。
如果您不熟悉深度学习，也可以快速浏览[6]。