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就我的感覺: Python: 直觀(也直譯) 很多模組可供使用(較易上手 例如import ),"不用重新做輪子" C/C++: 算得快, 可以做很多基層的事(例如 指標、指標的指標、很難理解的東西 但會用很方便) 所以我就結合Python的 使用方便性 跟 C++的 運算速度 這樣使用Python運算大量資料時(其實是給C++算) 也能很快 我寫了一個簡單檔案compare_Py_C.py 程式會將輸入的 整數i 加1加1的慢慢加100000000次 然後輸出結果 (例如 useC(20) 將會輸出 100000020) ---以下有誤 請見推文--- /*特別一提 100000000 早已超過C的整數範圍 可是算出來 答案還是對的0.0*/ /*不過這裡只比較速度 所以先不理它吧 囧 */ ---以上有誤 請見推文--- 裡面有二個函式 目的一樣 但一個用C++ 一個用Python: def usePython(i): from time import time start=time() for j in range(100000000): i+=1 end=time() return end-start def useC(i): from time import time start=time() import spam #這是spam.pyd 動態函式庫(不知道有沒有講錯) i=spam.useC(i) #這是spam.pyd裡 定義的函式 end=time() return end-start 同樣是在Python Shell底下測試(因為Python比較易用(對我來說)) 得到的時間比約為 至少 500倍 (快50秒 : 不到0.1秒) 所以當程式計算量大的時候 計算部份交給C算是不錯的選擇 至於怎麼用C++寫Python的extending 再complie成pyd檔案 在官網有一個簡單的例子: http://docs.python.org/extending/extending.html (我用的為extending部份 embedding沒用到) 但是處理大量資料的時候 大部份會使用Python的 Sequence (list、tuple等) 所以怎麼傳Sequence給C的Array 跟 怎麼把算完的結果(也許是C的Array) 傳回給Python顯示(或拿來繼續使用) 就變得很重要 我找了n個網站 把我認為比較好的推薦給大家 http://superjared.com/entry/anatomy-python-c-module/ 簡單的費氏數列 例子 但我從裡面學到 如何回傳Python的list (方法意外的簡單給我很大的打擊 囧) http://0rz.tw/kEs1x 這篇的目的應該是連結既有的C函式 會學到如何從Python輸入Sequence給C的array 以上分享給版友 有錯歡迎指正(十分感謝) 也歡迎一起討論 也希望有在寫類似這樣程式架構的版友 可以分享一下心得 PS.我對reference count怎麼解釋 跟它在Python、C之間有什麼關係 目前還是一頭霧水...有人有推薦什麼好的網站嗎?? 官網有看過 不過感覺還不夠基本... -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 140.112.63.180
bobhsiao:1億沒超過int的範圍 04/13 19:47
KSJ:C 的是-32768~32767 C++的是2^32/2(我是用C++寫) 感謝指錯:) 04/13 20:40
※ 編輯: KSJ 來自: 140.112.63.180 (04/13 20:42)
StubbornLin:你可以用boost.python 04/14 00:11
sbrhsieh:C的int使用的byte數也是depend on編譯器.不一定得是2byte 04/14 00:12
StubbornLin:http://0rz.tw/AbvoP 04/14 00:12
StubbornLin:用來包物件給python用會輕鬆很多 04/14 00:13
StubbornLin:又或著你有另一個選擇 使用ctypes來直接引用dll 04/14 00:13
StubbornLin:http://0rz.tw/TS7Z0 04/14 00:14
sbrhsieh:上面連結的文章中,把 SWIG 筆誤成 SWING 04/14 00:40
StubbornLin:感謝 已修正 04/14 01:39
KSJ:感謝提供資訊 試著閱讀中 04/14 01:52
bizkit:有try過掛psyco跑看看嗎? 04/22 09:41
rdmtb:跑個1~1000000000,從早上到現在還沒好,orz......, 05/27 16:36
rdmtb:大概是電腦太舊了. 05/27 16:36