C++与Python之间的切换控制代价

Question

我正在开发一个用Python扩展/脚本化的C++应用程序。当然，C++比Python更快，但这是否意味着你应该尽可能频繁地在Python代码上执行C++代码？在

我问这个是因为我不确定，在C++编写的代码和用Python编写的代码之间是否有切换控制的性能开销？我是否应该在每个场合使用C++编写代码，或者我应该避免调用C++来执行简单的任务，因为从执行C++代码中获得的任何速度增益都与语言间切换的成本相匹配？在

编辑：我应该说清楚，我要求这样做并不是为了解决问题。我问这个问题纯粹是出于好奇，这是一件值得铭记的事，为将来着想。所以我对其他解决方案不感兴趣，我只想从技术角度知道答案。：）

Answer 1

成本是存在的，但可以忽略不计。这是因为你可能会做一个公平的工作，将Python的高级数据类型转换为C++兼容的表示。当然，这类似于调用一个C++函数从另一个函数调用的开销，但存在一些开销。当从Python切换到C++时，最好的规则是：

无参数函数

对少量数据进行大量处理的一种函数

一种尽可能少被调用的函数-如果可能的话，合并函数调用

Answer 2

保持简单，并根据需要调整性能。在C++应用程序中嵌入解释器的主要原因是允许运行时配置/数据指定一些处理，也就是说，可以修改脚本而不必重新编译C++程序——这是您何时调用解释器的指南。在某些解释器调用中，调用C++的主要原因是：

• 访问或更新一些不能作为参数公开给调用的数据（或通过解释器支持的其他注册过程）
• 在处理的某些关键部分获得更好的性能

对于后者，首先尝试脚本（假设它在那里很容易开发），那么如果它很慢，那么就可以识别C++代码在哪里以及如何帮助。当/如果在哪里，性能确实是一个问题——作为一般准则，当从C++调用到解释器或反之亦然：尝试尽可能多地排列工作，然后调用到另一个系统。如果遇到问题，请返回stackoverflow，并提供具体问题和实际代码。在

Answer 3

我不知道这有什么具体的规则，但很多人遵循的一个普遍规则是：

• python中的原型。这样写起来更快，而且可能更容易阅读/推理。在
• 一旦有了一个原型，现在就可以识别出应该用c++编写的慢部分（通过分析）。在
• 根据代码的域不同，慢比特通常与“内部循环”类型的代码隔离开来，因此python与此代码之间的切换次数应该相对较少。在
• 如果你的程序足够快，你就成功地避免了用c++编写太多代码而过早地优化代码。在