将Python与C结合以提升性能是否合理？
我喜欢用Python做几乎所有的事情，一直以来我都很清楚，如果我的Python代码遇到瓶颈（因为Python本身的限制），我可以随时用C语言的脚本来解决这个问题。
但是，当我开始阅读一篇关于如何将Python与其他语言结合的指南时，文章的作者提到：
有几个原因可能会让人想用C或C++来扩展Python，比如：
- 调用已有库中的函数。
- 给Python添加新的内置类型。
- 优化代码中的内部循环。
- 将C++类库暴露给Python。
- 在C/C++应用程序中嵌入Python。
这里面没有提到性能的问题。所以我再次想问，把Python和C结合起来为了提高性能，这样做合理吗？
7 个回答
性能是个很广泛的话题，所以你需要更具体一点。如果你程序里的瓶颈主要是网络相关的，那就算你把代码重写成C/C++也没什么用，因为耗时的主要是网络请求，而不是你的代码。你更应该考虑把程序中慢的部分改写成减少网络请求，这样可以减少程序在等待网络输入输出时浪费的时间。如果你在做一些数学密集型的工作，比如解微分方程，而你知道有一些C语言的库能提供比你现在在Python中更好的性能，那你可能就需要把程序的那部分改写成使用这些库，以提高性能。
* 优化代码中的内部循环
这是不是跟性能有关呢？
根据我的经验，使用C语言来优化程序的情况其实很少。我更喜欢先找出程序的瓶颈，然后在Python中针对这些问题改进算法。使用哈希表、缓存，以及重新组织数据结构来适应未来的需求，这些方法都能大大加快程序的运行速度。随着程序的发展，你会越来越清楚哪些数据可以提前计算出来，所以不要害怕回头重新调整你的存储方式和算法。此外，寻找机会做到“一举两得”，比如在渲染对象的时候顺便排序，而不是先进行大规模的排序。
当你把一切都优化到你认为最好的时候，可以考虑使用像Psyco这样的优化工具。我亲身体验过，使用Psyco并在我的程序中加一行代码，就能让性能提升十倍。
如果这些方法都不奏效，那就在合适的地方使用C语言，这样你就能达到想要的效果。