Python扩展编写：CFFI, ctypes, 和 pybind11 实现高性能计算 各位同学，大家好！今天我们来深入探讨如何利用C/C++扩展来提升Python程序的性能，特别是针对计算密集型任务。我们将重点关注三种主流方法：CFFI、ctypes 和 pybind11。 Python作为一种高级动态语言，拥有易于学习、快速开发的优点。然而，解释执行的特性使其在处理大规模数据和复杂计算时，性能往往不如编译型语言C/C++。因此，将性能瓶颈部分用C/C++编写，再与Python代码集成，是一种常见的优化手段。 1. 为什么要使用C/C++扩展？ 简单来说，使用C/C++扩展的主要目的是为了提升性能。但这并非唯一的原因。以下是一些具体的考虑因素： 性能优化： C/C++编译成机器码，执行效率远高于Python解释器逐行解释执行。 利用现有C/C++库： 很多成熟的科学计算、图像处理、音视频处理等库都是用C/C++编写的。 底层硬件访问： C/C++可以直接操作内存和硬件，可以实现一些Python无法完成的任务。 代码保护： 将核心算法用C/C++编写，编译成二进制文件，可以提高代码的安 …
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