September 2024
Intermediate to advanced
468 pages
14h 22m
German
Content preview from High Performance Python, 2. Auflage
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Kapitel 7. Kompilieren nach C
Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: translation-feedback@oreilly.com
Der einfachste Weg, deinen Code schneller laufen zu lassen, ist, ihn weniger Arbeit machen zu lassen. Wenn du bereits gute Algorithmen ausgewählt und die Menge der zu verarbeitenden Daten reduziert hast, ist der einfachste Weg, weniger Anweisungen auszuführen, deinen Code in Maschinencode zu kompilieren.
Python bietet dafür eine Reihe von Optionen, darunter rein C-basierte Kompilierungsansätze wie Cython, LLVM-basierte Kompilierung über Numba und die virtuelle Ersatzmaschine PyPy, die einen integrierten Just-in-Time-Compiler (JIT) enthält. Bei der Entscheidung, welchen Weg du einschlagen willst, musst du die Anforderungen an die Anpassungsfähigkeit des Codes und die Schnelligkeit des Teams abwägen.
Jedes dieser Tools fügt deiner Toolchain eine neue Abhängigkeit hinzu, und Cython erfordert, dass du in einer neuen Sprache schreibst ...