Всем привет! Недавно работал над своим пет проектом, где нужно было много много считать, а программа не успевала проводить расчеты вовремя. Имею ввиду, что программа работала чуть ли не 15 минут, хотя должна была бы делать это пошустрее, ведь пользователь - человек искушенный.

Итак, предположим, что я пишу программу, по сортировке массивов, банальная история, ничего сложного, давай реализуем ее на Python3 и на языке C в качестве простых функций, на вход которых идут только массивчики(ну в С не совсем массив на вход, ну да ладно, мы сейчас не об этом). Реализация на Python3 будет выглядеть так:

def bubble_sort(arr):
  # метод который реализует свап переменных
    def swap(i, j):
        arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]

    n = len(arr)
    swapped = True
    
    x = -1
    # реализация сортировки
    while swapped:
        swapped = False
        x = x + 1
        for i in range(1, n-x):
            if arr[i - 1] > arr[i]:
                swap(i - 1, i)
                swapped = True

А на языке С так:

#include <stdio.h>

// количество элементов массива
#define len 1000

//инициализация обрабатываемого массива
int a[len];

// Метод по добавлению элементов, которые будем сртировать
void addItemInArray(int id, int val) {
    a[id] = val;
}

// метод сортировки
void sort(void) {
    for(int i = 0 ; i < len - 1; i++) {
        for(int j = 0 ; j < len - i - 1 ; j++) {
            if(a[j] > a[j+1]) {
                int tmp = a[j];
                a[j] = a[j+1] ;
                a[j+1] = tmp;
            }
        }
    }
}

// тестовый метод, для проверки подключения к проекту на Python
void test(int a) {
  printf("%d", a);
}

Я использовал не самый быстрый метод, однако для наглядности, этого будет достаточно.

И по той причине что мы будет запускать все из Питона напрямую - припишем простой декоратор на проверку - сколько времени заняло выполнение функции.

# название декоратора, на вход идет функция (автоматически подставляется функция указанная под объявлением декоратора)
def timein(func):
    # функция "обертка", на вход идут аргументы функций, которые будут использовать этот декоратор
    def wrapper(val):
        start = datetime.now()
        # вызов метода, который положили в декоратор
        func(val)
        end = datetime.now()
        print(f"было потрачено времени - {end - start}")
    return wrapper

Что дальше нам нужно - нам нужно скомпилировать C файл для возможности его использования в Python файле, для этого понадобится библиотека ctypes.

# Для Linux
$ gcc -shared -Wl,-soname,sort -o sort.so -fPIC sort.c
​
# Для Mac
$ gcc -shared -Wl,-install_name,sort.so -o sort.so -fPIC sort.c

В результате мы будем использовать файл sort.so и обращаясь к нему - будем вызывать функции. Ну а теперь к самому интересному, подключим библиотеку ctypes и с ее помощью попробуем вызвать тестовый метод.

from ctypes import *

my_lib = CDLL("./sort.so") # Подключаем C-файл

some_val = 100 # значение для тестового метода

# my_lib.test(some_val)  сработает, однако не стоит так делать
# почему не стоит - далее в статье
my_lib.test(c_int(some_val))

Результат работы программы такой:

Отработало корректно(так как тестовый метод должен был просто напечатать переданное в него число типа int), а теперь к тому - почему лучше писать таким образом(c_int(some_val)).
Из-за того, что разные типы данных, имеют разный размер (занимают разное количество ячеек памяти), могут быть проблемы при "смеси" этих значений. Вот табличка с типами:

Теперь подготовим массив значений, который будем сортировать.

for _ in range(1000):
    my_array.append(randint(1, 500))

Теперь подготовим массив в нашем модуле в С.

for i in range(len(my_array)):
    # в качестве первого аргумента передаем номер элемента в массиве, а второе - значение
    my_lib.addItemInArray(i, my_array[i]) 

Ну и последний шаг - запуск сортировки в С и Python.

# реализация метода для вызова функции из С
@timein
def sort_C(a):
    my_lib.sort(a)

sort_C(a) # вызов из С
sort(my_array) # вызов питоновской функции

В итоге код на Python будет выглядеть так:

from datetime import datetime
from ctypes import *
from random import randint

my_lib = CDLL('./sort.so')

def timein(func):
    def wrapper(val):
        start = datetime.now()
        func(val)
        end = datetime.now()
        print(f"было потрачено времени - {end - start}")
    return wrapper

@timein
def sort(array):
    for i in range(len(array) - 1):
        for j in range(len(array) - 2):
            if array[i] > array[j]: 
                array[i], array[j] = array[j], array[i]

my_array = []

for _ in range(1000):
    my_array.append(randint(1, 500))

sort(my_array)

# заполняю массив в С
for i in range(len(my_array)):
    my_lib.addItemInArray(i, my_array[i])

a = 1

@timein
def sort_C(a):
    my_lib.sort(a)

sort_C(a)

И соответственно на С, он будет выглядеть таким образом:

include <stdio.h>

#define len 1000

void test(int a) {
	printf("%d", a);
}

// инициализирую обрабатываемый массив
int a[len];

// Метод по добавлению элементов, которые будем сртировать
void addItemInArray(int id, int val) {
    a[id] = val;
}

// метод сортировки
void sort(int asd) {
    for(int i = 0 ; i < len - 1; i++) {
        for(int j = 0 ; j < len - i - 1 ; j++) {
            if(a[j] > a[j+1]) {
                int tmp = a[j];
                a[j] = a[j+1] ;
                a[j+1] = tmp;
            }
        }
    }
}

И финал - предварительная компиляция и запуск с проверкой - сколько времени потребуется разным языкам справиться с одним и тем же действием:

Первый результат - на питоне, а второй — на С, разница по времени кажется колоссальной, а с увеличением количества элементов — разница во времени будет еще существеннее. И вот мы пришли к закономерному результату — выгодно использовать расчеты на C, в своих Python проектах. В общем и целом, на мой взгляд написать на С пару тройку методов для расчетов — не так сложно, а в итоге это может сыграть важную роль в вашем проекте.

Спасибо за уделенное время.