C++党最鄙视Python的两个原因：1，计算速度太慢；2，动态语言特性。
对于第2个原因，这需要python程序员好好规范自己的编写习惯，加深对语言和系统的理解。其实作为动态语言的python依旧可以作为超大工程的编程语言的。好了，闲话不多扯。本文主要针对原因1进行“补救”，做了一个C++加速python模块的实验，想测试如果python的部分函数被C++改写，会对整个python系统提升多少。
木盏之前在实验室的研究方向之一就是硬件加速，其实硬件加速的思想和用C++加速python的思想一样，只有一个法则：将经常使用且费时的函数拿底层语言写成“算子”（即一个黑箱），高层语言只需往黑箱里传参然后获得结果即可。
实验准备：Python 2.7/3, g++, linux
先写一个C++函数：
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
extern "C"{
int cm(int n){
int cm=0;
int i;
for(i=1;i<=n;++i){
cm += i;
cm -= i;
}
return(cm);
}
}编写完以后记得用g++编译一下：
g++ -o cm.so -shared -fPIC cm.cpp想要被python调用，C++的函数一定要用extern修饰。 上面这个函数cm又+i又-i的，啥也没做，输出结果一定是0。但是，这个函数的时间复杂度是n，算数运算次数为2n。如果同一个函数用python编写，则可以对比两者的速度。
python代码如下：
import ctypes
from time import time
cpp = ctypes.CDLL('./cm.so')
def cm(n):
res = 0
for i in range(n+1):
res += i
res -= i
return res
if __name__ == '__main__':
num = 1000000
s1 = time()
print("cpp result = %d" % cpp.cm(num))
print('cpp time consuming: ', time()-s1)
s2 = time()
print('python result:%d' % cm(num))
print('python time consuming: ', time()-s2)运行结果：
我们可以发现，被c++加速过的python程序速度提高了十几倍！
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总结
Python目前使用的领域越来越多，经常会凸显一些计算速度不足的问题，别动不动就升级硬件来缓解速度问题。Python作为一种动态语言，对于传入参数和返回值的数据类型是不明确的，或者说只有拿到参数的那一刻才知道给参数分配多大的空间。这样势必会导致运算速度的降低！所以，对于算术运算比较多的函数，please使用C++来编写。随便举个例子，你是否还在用python逐像素点处理图片？
