Здравствуйте! В данном коде на Пайтоне используются следующие блоки:
1. Для парсинга строк:
```python
content = contents(rcsb)
atoms = []
for line in content:
if line[0] == 'ATOM':
atom = [list(map(int, line[1:2])), line[2], line[3], line[5], line[8],
list(map(float, line[10:13])), ]
atoms.append(atom)
return atoms
```
2. Для выполнения вычислений:
```python
x2, y2, z2 = sympy.symbols('x y z', real=True)
eq2 = sympy.Eq((x2 - x0) ** 2 + (y2 - y0) ** 2, atom00 ** 2 - (z2 - z0) ** 2)
eq3 = sympy.Eq((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2, atom11 ** 2 - (z2 - z1) ** 2)
eq4 = sympy.Eq(z2, (z0 + z1) / 2)
answer1 = sympy.solve([eq2, eq3, eq4])
answer0 = []
for q in answer1[1:2]:
for k, i in q.items():
if k == x2:
answer0.append(i)
if k == y2:
answer0.append(i)
if k == z2:
answer0.append(i)
V1 = sympy.Matrix([x1, y1, z1])
E = sympy.Matrix([(x0 - x1) / length, (y0 - y1) / length, (z0 - z1) / length])
if len(answer0) > 1:
A = sympy.Matrix([answer0[0] - x1, answer0[1] - y1, answer0[2] - z1])
x, y, z = E[0], E[1], E[2]
coordinates = []
i = 1
while i <= precision:
t = (2 * math.pi / precision) * i
M = sympy.Matrix(
[[(math.cos(t) + (1 - math.cos(t)) * x ** 2), ((1 - math.cos(t)
```
Какой вопрос вы бы хотели задать по поводу этих блоков кода?
При переносе алгоритма с Python на C++ или C можно ожидать значительного прироста производительности. Однако точный прирост будет зависеть от различных факторов, таких как конкретная реализация, специфика используемых библиотек и структуру данных. ### Оценка прироста производительности: 1. **Скорость выполнения**: - Python, как язык высокого уровня, имеет накладные расходы на интерпретацию кода, управления памятью и вызовы функций. C и C++ компилируются в машинный код, что может привести к значительному снижению времени выполнения. - В общем, для вычислительно-интенсивных задач на C/C++ может быть в 10-100 раз быстрее, особенно если код оптимизирован для данной архитектуры. 2. **Управление памятью**: - В Python управление памятью автоматизировано через сборщик мусора, что приводит к дополнительным накладным расходам. В C/C++ разработчик непосредственно управляет памятью, что позволяет более эффективно использовать ресурсы, но и увеличивает риск ошибок (например, утечки памяти). 3. **Оптимизация**: - C/C++ позволяет использовать низкоуровневые оптимизации, такие как SIMD (Single Instruction, Multiple Data) и оптимизацию на уровне компилятора, что может еще больше улучшить производительность. - Алгоритмы, использующие математические расчеты, могут также быть оптимизированы с использованием библиотек, таких как Eigen для линейной алгебры или Boost для более высокоуровневых функций. 4. **Библиотеки**: - В Python для работы с математикой и символическими расчетами используется библиотека SymPy, которая не является быстрой по сравнению с аналогичными библиотеками на C++, такими как Eigen или Armadillo. Поэтому использование цельных математических библиотек в C/C++ может привести к дополнительному приросту производительности. ### Выводы: При переносе вашего кода с Python на C/C++ вы можете рассчитывать на значительный прирост производительности, который в общем случае может варьироваться от 10 до 100 раз, особенно если вы сосредоточитесь на оптимизации алгоритмов и правильном управлении памятью. Однако для более точного ответа необходимо протестировать конкретную реализацию, так как производительность может сильно зависеть от фактических операций и структуры данных, используемых в коде.
Хочется быстрее.начни с поиска узких мест и их оптимизации, так же можно попробовать pypy, после этого стоит рассмотреть cython
Какой ЯП выбрать для изучениялюбой популярный компилируемый
Во сколько раз ожидать прироста в производительности работы алгоритманеизвестно, в активных вычислениях может быть на порядок, но так же всегда можно написать кривую реализацию и только всё замедлить