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本文经授权转自公众号CSDN(ID:CSDNnews) 作者 | Serdar Yegulalp 翻译 | 苏宓 优化 Python 并不简单,因为这门语言本身非常灵活。下面是为什么即使优化有难度,它仍然是提升 Python 性能的最佳途径。 原文链接:https://www.infoworld.com/article/3855600/making-python-faster-wont-be-easy-but-itll-be-worth-it.html 想让一个 Python 用户很生气?或许你只要说一句:“Python 很慢。” 在很多关键方面,的确如此。没有外部 C 语言编写的库的“纯”Python,在计算和处理对象时,远不如 C、C++、Java、Rust 或者 Go 那样快…… 为了应对这个问题,Python 用户长期以来采用了绕过“纯 Python”的方式。想要更快的数学计算?用像 NumPy 或 Numba 这样的库,或者用 Cython 把代码编译成 C。这些外部解决方案确实有效,而且 Python 社区中有一整套文化专门研究如何高效使用它们。 但这些“捷径”总是有代
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