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Python 中嵌入 C 语言脚本是提高程序性能的一个有效策略，特别是在需要高效计算或访问底层硬件资源时。本文将详细介绍如何在 Python 中利用 Cinpy 和 TinyCC 实现这一目标，以及对比不同语言和工具在执行效率上的差异。 Cinpy 是一个允许 Python 程序直接嵌入 C 代码的库，它通过与 C 语言解释器 TinyCC 配合，使得开发者无需预编译就能在 Python 中使用 C 语言编写的函数。这种方式减少了程序间的交互开销，提高了运行效率。 例如，计算斐波那契数列（Fibonacci sequence）的第 40 项，这是一个经典的递归计算问题，通常会消耗大量计算资源。在不同的语言和编译环境下，执行速度差异显著： - Python 官方解释器（Python 2.4.3）执行纯 Python 代码的斐波那契函数耗时大约 568.718 秒，这表明纯 Python 代码在处理此类计算密集型任务时性能较低。 - 使用 Psyco 库加速后的 Python 代码，时间缩短到 17.922 秒，速度提升了近 30 倍，但仍无法与 C 语言相比。 - 使用 SWIG 工具将 C 语言编写的模块导入 Python，执行时间为 13.453 秒，速度进一步提升。 - Cinpy 嵌入 C 语言的斐波那契函数执行时间为 11.532 秒，比 SWIG 更快，显示了 Cinpy 的优势。 - 使用 Visual C++ 6（CVC6）优化编译的可执行文件，耗时 5.562 秒，速度非常快。 - TinyCC 编译的可执行文件执行时间为 6.719 秒，虽然略高于 CVC6，但仍然是一个可行的解决方案。 - 其他编程语言，如 FreeBASIC 和 Forth，其执行效率介于 Python 和 C 之间，但 FreeBASIC 的表现较为失望。 对于在 Windows 上使用 MingW 编译 TinyCC 时可能出现的问题，如找不到 `libtcc1.a` 文件，可以通过以下方式解决： - 获取针对最新版本 TinyCC 的补丁，或者根据 Doug Currie 提供的建议自行修复。在 `tcc.c` 中，将 `#if !defined(LIBTCC)` 行移动到 `tcc_basename()` 函数定义之后，以解决在 `tccpe.c` 中调用该函数时的编译错误。 Python 中嵌入 C 语言脚本能有效提升计算效率，尤其是对于需要高性能计算的场景。Cinpy 和 TinyCC 提供了一种便捷的方法，让开发者能够结合 Python 的易用性和 C 语言的高效性，实现更优化的程序设计。同时，选择合适的编译器和优化策略也对性能有显著影响。