Cython VS C++ 性能比较？ [关闭]答案

【问题标题】：Cython VS C++ Performance Comparison? [closed]Cython VS C++ 性能比较？ [关闭]
【发布时间】：2013-10-11 11:55:26
【问题描述】：

我正在尝试使用 Cython 来编写我的项目。

我的计划是用 C++ 编写 .dll，然后通过 Cython 从 Python 调用它们。这样我就可以拥有C++的高计算性能，同时保持Python开发的简单性。

当我走得更远时，我有点困惑。据我了解，Cython 将 python 代码包装到 C 中。由于 C 具有更好的计算性能，因此性能得到了提高。我说的对吗？

如果我在上面，那么是否有必要用 C++ 编写 .dll 并从 Python 调用它以提高性能？

如果我编写 python 代码并将其包装成 C，然后从 Python 调用它，它是否比调用用 C++ 编写的 .dll 执行得更好？

【问题讨论】：

看来你得去看看了。也许在某处发布结果
Cython 在特定设置下的速度大约是 python 的 30 倍，可能是 C notes-on-cython.readthedocs.io/en/latest/std_dev.html的一半速度

标签： c++ python c dll cython

【解决方案1】：

首先，让我解开你似乎有的一些误解。

从另一个程序调用库将加速您的库。

不，不，不，不，不。这就像说“以设定的速度驾驶汽车比让 F1 赛车手以相同的速度驾驶汽车要慢”一样有意义。这只是没有的意义。当 Python 加载您的库时，它会加载和处理它类似于内核加载和处理它的方式（事实上，内核在 Python 的情况下也是这样做的）。事实上，这种“双重加载”（这不是动态库的原始设计）可以减慢您的库。我要强调的是，这是一个微小的差异，不应该关心普通程序员。

Cython 将 Python 代码“包装”到 C 中

它没有。它将python代码编译成C，然后编译成动态库供Python稍后加载。这可能会在一定程度上优化您的 Python 代码，并让您能够与原子 C 数据类型进行交互，并在顶部使用 Python 的魔法酱。虽然这很酷，但它并没有给你的代码任何“神奇”的能力。

我还想补充一点，一些测试已经证明，Java（鼓声）实际上比 C、C++、Python 和其他语言更快，因为 JVM 非常优化。这并不意味着您应该使用 Java（因为它还有其他问题），但它应该提供观点。

【讨论】：

我想澄清你的一个观点。您编写代码所使用的语言可以对性能产生重大影响。 C、C++ 和 Fortran 之间的差异可能很小，但 C 和 Python 之间的差异可能相当大。例如，如果我们查看Debian's shootout project，nbody 算法在 C 中可以在 9 秒内完成，但在 Python 中需要超过 18 分钟。
即使只看编译语言，性能差异也可能很大。在@sharth 链接的示例中，最好的 C 程序比最好的 Fortran 快两倍多（在其他情况下，可能相反）。其他情况差异较大。语言确实会产生重大影响。具体来说，语言、算法、系统架构和编译器优化的组合确实会产生重大影响。
@cyphar 感谢您的回答。据我所知，一些银行正在使用类似的架构。他们用 C++ 或其他高性能语言编写 .dll，并用 Python 调用它们。在这种情况下，可能缺乏编程经验的财务分析师可以轻松开发分析程序。这就是我的想法的来源。
@bogatron 重要的是要了解算法、架构和编译器会产生最的显着差异。我从未说过语言之间没有区别，但与设计良好的算法的主要关注点相比，这不应该是主要关注点。
@cyphar 在我的计划中，我将处理对象内和类之间的大量数据和大量计算。所以我想使用 C++，因为它支持多线程，而 Python 用 GIL 禁止它。