Ανάπτυξη Επεκτάσεων C για την Python: Ενσωμάτωση Cython εναντίον PyBind11

Η Python, αν και απίστευτα ευέλικτη και εύχρηστη, μερικές φορές υστερεί σε εργασίες που απαιτούν υψηλή απόδοση. Εδώ είναι που έρχονται στο προσκήνιο οι επεκτάσεις C. Γράφοντας τμήματα του κώδικά σας σε C ή C++, μπορείτε να αυξήσετε σημαντικά την απόδοση και να αξιοποιήσετε υπάρχουσες βιβλιοθήκες. Αυτό το άρθρο εξετάζει δύο δημοφιλή εργαλεία για τη δημιουργία επεκτάσεων C για την Python: το Cython και το PyBind11. Θα εξερευνήσουμε τα δυνατά τους σημεία, τις αδυναμίες τους και πώς να επιλέξετε το κατάλληλο για το έργο σας.

Γιατί να Χρησιμοποιήσετε Επεκτάσεις C;

Πριν εμβαθύνουμε στις λεπτομέρειες των Cython και PyBind11, ας συνοψίσουμε γιατί μπορεί να χρειαστείτε επεκτάσεις C εξαρχής:

• Απόδοση: Η C και η C++ προσφέρουν σημαντικά καλύτερη απόδοση από την Python για υπολογιστικά εντατικές εργασίες.
• Πρόσβαση σε APIs Χαμηλού Επιπέδου: Οι επεκτάσεις C παρέχουν άμεση πρόσβαση σε APIs σε επίπεδο συστήματος και σε πόρους υλικού.
• Ενσωμάτωση με Υπάρχουσες Βιβλιοθήκες C/C++: Ενσωματώστε απρόσκοπτα τον κώδικά σας Python με υπάρχουσες βιβλιοθήκες C/C++. Πολλά επιστημονικά και μηχανικά εργαλεία είναι γραμμένα σε αυτές τις γλώσσες, καθιστώντας τα modules επέκτασης μια γέφυρα προς την Python.
• Διαχείριση Μνήμης: Ο λεπτομερής έλεγχος της διαχείρισης μνήμης μπορεί να είναι κρίσιμος σε ορισμένες εφαρμογές.

Εισαγωγή στο Cython

Το Cython είναι ταυτόχρονα μια γλώσσα προγραμματισμού και ένας μεταγλωττιστής. Είναι ένα υπερσύνολο της Python που προσθέτει υποστήριξη για στατική τυποποίηση και άμεσες κλήσεις σε κώδικα C/C++. Ο μεταγλωττιστής Cython μεταφράζει τον κώδικα Cython σε βελτιστοποιημένο κώδικα C, ο οποίος στη συνέχεια μεταγλωττίζεται σε ένα module επέκτασης της Python.

Βασικά Χαρακτηριστικά του Cython

• Σύνταξη Παρόμοια με την Python: Η σύνταξη του Cython είναι πολύ παρόμοια με αυτή της Python, καθιστώντας το σχετικά εύκολο στην εκμάθηση για τους προγραμματιστές Python.
• Στατική Τυποποίηση: Η προσθήκη δηλώσεων στατικών τύπων στον κώδικά σας Cython επιτρέπει στον μεταγλωττιστή να παράγει πιο αποδοτικό κώδικα C.
• Απρόσκοπτη Ενσωμάτωση C/C++: Το Cython παρέχει μηχανισμούς για την εύκολη κλήση συναρτήσεων C/C++ και τη χρήση δομών δεδομένων C/C++.
• Αυτόματη Διαχείριση Μνήμης: Το Cython διαχειρίζεται αυτόματα τη μνήμη χρησιμοποιώντας τον συλλέκτη απορριμμάτων της Python, αλλά επιτρέπει επίσης τη χειροκίνητη διαχείριση μνήμης όταν είναι απαραίτητο.

Ένα Απλό Παράδειγμα Cython

Ας δούμε ένα απλό παράδειγμα χρήσης του Cython για τη βελτιστοποίηση μιας συνάρτησης που υπολογίζει την ακολουθία Fibonacci:

fibonacci.pyx:

            def fibonacci(int n):
    a, b = 0, 1
    for i in range(n):
        a, b = b, a + b
    return a
            

              
                Copy
              
            
          

Για να μεταγλωττίσετε αυτόν τον κώδικα Cython, θα χρειαστείτε ένα αρχείο setup.py:

setup.py:

            from setuptools import setup
from Cython.Build import cythonize

setup(
    ext_modules = cythonize("fibonacci.pyx")
)
            

              
                Copy
              
            
          

Δημιουργήστε την επέκταση:

            python setup.py build_ext --inplace
            

              
                Copy
              
            
          

Τώρα μπορείτε να εισαγάγετε και να χρησιμοποιήσετε τη συνάρτηση fibonacci στον κώδικά σας Python:

            import fibonacci

print(fibonacci.fibonacci(10))
            

              
                Copy
              
            
          

Πλεονεκτήματα και Μειονεκτήματα του Cython

Πλεονεκτήματα:

• Εύκολο στην Εκμάθηση: Η σύνταξη που μοιάζει με την Python το καθιστά εύκολο για τους προγραμματιστές Python.
• Καλή Απόδοση: Η στατική τυποποίηση μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικές βελτιώσεις στην απόδοση.
• Ευρεία Χρήση: Το Cython είναι ένα ώριμο και ευρέως χρησιμοποιούμενο εργαλείο με μεγάλη κοινότητα και εκτενή τεκμηρίωση.

Μειονεκτήματα:

• Απαιτεί Μεταγλώττιση: Ο κώδικας Cython πρέπει να μεταγλωττιστεί σε κώδικα C και στη συνέχεια να μεταγλωττιστεί σε ένα module επέκτασης της Python.
• Ειδική Σύνταξη Cython: Αν και παρόμοια με την Python, το Cython εισάγει τη δική του σύνταξη για στατική τυποποίηση και ενσωμάτωση C/C++.
• Μπορεί να είναι Πολύπλοκο για Προηγμένη C++: Η ενσωμάτωση με πολύπλοκο κώδικα C++ μπορεί να είναι πρόκληση.

Εισαγωγή στο PyBind11

Το PyBind11 είναι μια ελαφριά βιβλιοθήκη μόνο-με-επικεφαλίδες (header-only) που σας επιτρέπει να δημιουργήσετε bindings Python για κώδικα C++. Χρησιμοποιεί μεταπρογραμματισμό προτύπων (template metaprogramming) της C++ για να συμπεράνει πληροφορίες τύπων και να δημιουργήσει τον απαραίτητο κώδικα-γέφυρα για την απρόσκοπτη ενσωμάτωση μεταξύ Python και C++.

Βασικά Χαρακτηριστικά του PyBind11

• Βιβλιοθήκη Μόνο-με-Επικεφαλίδες: Δεν χρειάζεται να δημιουργήσετε και να εγκαταστήσετε ξεχωριστή βιβλιοθήκη· απλώς συμπεριλάβετε το αρχείο επικεφαλίδας.
• Σύγχρονη C++: Χρησιμοποιεί σύγχρονα χαρακτηριστικά της C++ (C++11 και μεταγενέστερα) για καθαρότερο και πιο εκφραστικό κώδικα.
• Αυτόματη Μετατροπή Τύπων: Το PyBind11 χειρίζεται αυτόματα τις μετατροπές τύπων μεταξύ των τύπων δεδομένων της Python και της C++.
• Χειρισμός Εξαιρέσεων: Υποστηρίζει τον χειρισμό εξαιρέσεων μεταξύ Python και C++.
• Υποστήριξη για Κλάσεις και Αντικείμενα: Εκθέστε εύκολα κλάσεις και αντικείμενα της C++ στην Python.

Ένα Απλό Παράδειγμα PyBind11

Ας υλοποιήσουμε ξανά τη συνάρτηση της ακολουθίας Fibonacci χρησιμοποιώντας το PyBind11:

fibonacci.cpp:

            #include <pybind11/pybind11.h>

namespace py = pybind11;

int fibonacci(int n) {
    int a = 0, b = 1;
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        int temp = a;
        a = b;
        b = temp + b;
    }
    return a;
}

PYBIND11_MODULE(fibonacci, m) {
    m.doc() = "pybind11 example plugin"; // optional module docstring

    m.def("fibonacci", &fibonacci, "A function that calculates the Fibonacci sequence");
}
            

              
                Copy
              
            
          

Για να μεταγλωττίσετε αυτόν τον κώδικα C++ σε ένα module επέκτασης της Python, θα χρειαστεί να χρησιμοποιήσετε έναν μεταγλωττιστή C++ (όπως ο g++) και να τον συνδέσετε με τη βιβλιοθήκη της Python. Η εντολή μεταγλώττισης θα διαφέρει ανάλογα με το λειτουργικό σας σύστημα και την εγκατάσταση της Python. Εδώ είναι ένα κοινό παράδειγμα για Linux:

            g++ -O3 -Wall -shared -std=c++11 -fPIC fibonacci.cpp -I/usr/include/python3.x -I/usr/include/python3.x/ -lpython3.x -o fibonacci.so
            

              
                Copy
              
            
          

(Αντικαταστήστε το python3.x με την έκδοση της Python σας.)

Στη συνέχεια, μπορείτε να εισαγάγετε και να χρησιμοποιήσετε τη συνάρτηση fibonacci στον κώδικά σας Python, όπως και στο παράδειγμα του Cython.

Πλεονεκτήματα και Μειονεκτήματα του PyBind11

Πλεονεκτήματα:

• Σύγχρονη C++: Αξιοποιεί τα σύγχρονα χαρακτηριστικά της C++ για καθαρό και εκφραστικό κώδικα.
• Εύκολη Ενσωμάτωση με C++: Απλοποιεί τη διαδικασία έκθεσης κώδικα C++ στην Python.
• Μόνο-με-Επικεφαλίδες: Εύκολο να συμπεριληφθεί στα έργα σας.

Μειονεκτήματα:

• Απαιτεί Γνώση C++: Πρέπει να είστε έμπειροι στην C++ για να χρησιμοποιήσετε το PyBind11.
• Πολυπλοκότητα Μεταγλώττισης: Η μεταγλώττιση κώδικα C++ σε ένα module επέκτασης της Python μπορεί να είναι πιο πολύπλοκη από τη μεταγλώττιση κώδικα Cython, ειδικά όταν αντιμετωπίζετε σύνθετα έργα C++ projects.
• Λιγότερο Ώριμο από το Cython: Αν και αναπτύσσεται ενεργά και χρησιμοποιείται ευρέως, η κοινότητα και το οικοσύστημα του PyBind11 δεν είναι τόσο εκτεταμένα όσο του Cython.

Cython εναντίον PyBind11: Μια Λεπτομερής Σύγκριση

Τώρα που έχουμε παρουσιάσει τόσο το Cython όσο και το PyBind11, ας τα συγκρίνουμε με περισσότερες λεπτομέρειες σε διάφορες βασικές πτυχές:

Σύνταξη

• Cython: Χρησιμοποιεί μια σύνταξη παρόμοια με την Python με επεκτάσεις για στατική τυποποίηση και ενσωμάτωση C/C++. Αυτό το καθιστά σχετικά εύκολο για τους προγραμματιστές Python να το μάθουν. Ωστόσο, η ειδική σύνταξη του Cython μπορεί να αποτελέσει εμπόδιο για προγραμματιστές που δεν είναι εξοικειωμένοι με αυτό.
• PyBind11: Χρησιμοποιεί την τυπική C++ με μια μικρή ποσότητα επαναλαμβανόμενου κώδικα (boilerplate) για τον ορισμό των bindings της Python. Αυτό απαιτεί μια σταθερή κατανόηση της C++ αλλά αποφεύγει την εισαγωγή μιας νέας γλώσσας.

Απόδοση

• Cython: Μπορεί να επιτύχει εξαιρετική απόδοση, ειδικά όταν η στατική τυποποίηση χρησιμοποιείται εκτενώς. Ο μεταγλωττιστής Cython μπορεί να παράγει εξαιρετικά βελτιστοποιημένο κώδικα C.
• PyBind11: Παρέχει επίσης εξαιρετική απόδοση. Οι τεχνικές του μεταπρογραμματισμού προτύπων παράγουν αποδοτικό κώδικα για τη μετατροπή τύπων και τις κλήσεις συναρτήσεων. Σε ορισμένες περιπτώσεις, το PyBind11 μπορεί ακόμη και να ξεπεράσει σε απόδοση το Cython, ειδικά όταν χειρίζεται σύνθετες δομές δεδομένων και αλγορίθμους της C++.

Ενσωμάτωση με Υπάρχοντα Κώδικα C/C++

• Cython: Παρέχει μηχανισμούς για την κλήση συναρτήσεων C/C++ και τη χρήση δομών δεδομένων C/C++. Ωστόσο, η ενσωμάτωση με πολύπλοκο κώδικα C++ μπορεί να είναι πρόκληση. Ίσως χρειαστεί να γράψετε συναρτήσεις-περιτυλίγματα (wrapper functions) για να προσαρμόσετε το API της C++ στις προσδοκίες του Cython.
• PyBind11: Σχεδιασμένο ειδικά για απρόσκοπτη ενσωμάτωση με κώδικα C++. Μπορεί να χειριστεί αυτόματα τις μετατροπές τύπων και να εκθέσει κλάσεις και αντικείμενα της C++ στην Python με ελάχιστη προσπάθεια. Γενικά θεωρείται ευκολότερο για ενσωμάτωση με σύγχρονο κώδικα C++.

Ευκολία Χρήσης

• Cython: Ευκολότερο στην εκμάθηση για προγραμματιστές Python λόγω της σύνταξής του που μοιάζει με την Python. Η διαδικασία μεταγλώττισης είναι σχετικά απλή χρησιμοποιώντας το setup.py.
• PyBind11: Απαιτεί καλή κατανόηση της C++. Η μεταγλώττιση κώδικα C++ σε ένα module επέκτασης της Python μπορεί να είναι πιο πολύπλοκη, ειδικά όταν αντιμετωπίζετε σύνθετα έργα C++ που χρησιμοποιούν συστήματα κατασκευής όπως το CMake.

Διαχείριση Μνήμης

• Cython: Βασίζεται κυρίως στον συλλέκτη απορριμμάτων της Python για τη διαχείριση της μνήμης. Ωστόσο, επιτρέπει επίσης τη χειροκίνητη διαχείριση μνήμης χρησιμοποιώντας την εκχώρηση μνήμης σε στυλ C (malloc, free).
• PyBind11: Βασίζεται επίσης στον συλλέκτη απορριμμάτων της Python. Παρέχει μηχανισμούς για τη διαχείριση του χρόνου ζωής των αντικειμένων C++ που εκτίθενται στην Python. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε έξυπνους δείκτες (std::shared_ptr, std::unique_ptr) για να εξασφαλίσετε τη σωστή διαχείριση της μνήμης.

Κοινότητα και Οικοσύστημα

• Cython: Έχει μια μεγαλύτερη και πιο ώριμη κοινότητα με εκτενή τεκμηρίωση και ένα ευρύ φάσμα διαθέσιμων πόρων.
• PyBind11: Έχει μια αναπτυσσόμενη κοινότητα και αναπτύσσεται ενεργά. Ενώ η κοινότητά του είναι μικρότερη από αυτή του Cython, είναι πολύ ενεργή και ανταποκρίνεται γρήγορα.

Επιλέγοντας μεταξύ Cython και PyBind11

Η επιλογή μεταξύ Cython και PyBind11 εξαρτάται από τις συγκεκριμένες ανάγκες και προτεραιότητές σας:

• Επιλέξτε το Cython αν:
  • Είστε κυρίως προγραμματιστής Python με περιορισμένη εμπειρία C++.
  • Χρειάζεστε να βελτιστοποιήσετε τμήματα του κώδικά σας Python που είναι κρίσιμα για την απόδοση με ελάχιστη προσπάθεια.
  • Θέλετε να εισαγάγετε σταδιακά τη στατική τυποποίηση στον κώδικά σας.
  • Το έργο σας δεν βασίζεται σε μεγάλο βαθμό σε πολύπλοκα χαρακτηριστικά της C++.
• Επιλέξτε το PyBind11 αν:
  • Είστε έμπειροι στην C++ και θέλετε να ενσωματώσετε απρόσκοπτα τον κώδικά σας Python με υπάρχουσες βιβλιοθήκες C++.
  • Θέλετε να εκθέσετε πολύπλοκες κλάσεις και αντικείμενα της C++ στην Python.
  • Προτιμάτε να χρησιμοποιείτε σύγχρονα χαρακτηριστικά της C++.
  • Η απόδοση είναι κρίσιμη και είστε διατεθειμένοι να επενδύσετε χρόνο στη βελτιστοποίηση του κώδικά σας C++.

Παραδείγματα από τον Πραγματικό Κόσμο

Ας εξετάσουμε μερικά σενάρια από τον πραγματικό κόσμο για να απεικονίσουμε τις περιπτώσεις χρήσης για το Cython και το PyBind11:

• Επιστημονικοί Υπολογισμοί: Πολλές βιβλιοθήκες επιστημονικών υπολογισμών, όπως το NumPy και το SciPy, χρησιμοποιούν το Cython για τη βελτιστοποίηση ρουτινών κρίσιμων για την απόδοση. Οι αριθμητικοί υπολογισμοί που εμπλέκονται στην προσομοίωση κλιματικών μοντέλων, για παράδειγμα, επωφελούνται σε μεγάλο βαθμό από τις επεκτάσεις C. Η ταχύτερη ταχύτητα εκτέλεσης επιτρέπει στις προσομοιώσεις να εκτελούνται σε λογικά χρονικά πλαίσια.
• Μηχανική Μάθηση: Βιβλιοθήκες όπως το scikit-learn χρησιμοποιούν συχνά το Cython για την υλοποίηση αποδοτικών αλγορίθμων για εργασίες μηχανικής μάθησης. Η εκπαίδευση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων απαιτεί συχνά προσαρμοσμένους πυρήνες C++ που θα εκτίθεντο στο επίπεδο της Python με το pybind11.
• Ανάπτυξη Παιχνιδιών: Μηχανές παιχνιδιών όπως το Godot χρησιμοποιούν το Cython για την ενσωμάτωση με τη λογική παιχνιδιού και τις μηχανές απόδοσης γραμμένων σε C++.
• Χρηματοοικονομική Μοντελοποίηση: Τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα χρησιμοποιούν συχνά τη C++ για εφαρμογές χρηματοοικονομικής μοντελοποίησης υψηλής απόδοσης. Το PyBind11 μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την έκθεση αυτών των μοντέλων στην Python για scripting και ανάλυση. Για παράδειγμα, στον υπολογισμό της Αξίας σε Κίνδυνο (Value at Risk - VaR) για ένα σύνθετο χαρτοφυλάκιο, τα κέρδη απόδοσης μπορεί να είναι σημαντικά.
• Επεξεργασία Εικόνας και Βίντεο: Το OpenCV χρησιμοποιεί ένα μείγμα Cython και PyBind11 για την επιτάχυνση των πολύπλοκων χειρισμών εικόνας.

Πέρα από τα Βασικά: Προηγμένες Τεχνικές

Τόσο το Cython όσο και το PyBind11 προσφέρουν προηγμένα χαρακτηριστικά για πιο σύνθετα σενάρια ενσωμάτωσης:

Προηγμένες Τεχνικές Cython

• Χρήση Κλάσεων C++ στο Cython: Μπορείτε να δηλώσετε και να χρησιμοποιήσετε κλάσεις C++ απευθείας στον κώδικα Cython χρησιμοποιώντας τη σύνταξη cdef extern from.
• Εργασία με Δείκτες: Το Cython σας επιτρέπει να εργάζεστε με ακατέργαστους δείκτες και να εκτελείτε χειροκίνητη διαχείριση μνήμης.
• Χειρισμός Εξαιρέσεων: Το Cython υποστηρίζει τον χειρισμό εξαιρέσεων μεταξύ Python και C/C++. Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε τη ρήτρα except για να χειριστείτε εξαιρέσεις που προκαλούνται από τον κώδικα C/C++.
• Χρήση συγχωνευμένων τύπων (fused types): Οι συγχωνευμένοι τύποι σας επιτρέπουν να γράφετε γενικό κώδικα που λειτουργεί με πολλαπλούς αριθμητικούς τύπους χωρίς επανάληψη κώδικα, με αποτέλεσμα την αυξημένη απόδοση.

Προηγμένες Τεχνικές PyBind11

• Έκθεση Προτύπων C++ (Templates): Το PyBind11 μπορεί να εκθέσει πρότυπες κλάσεις και συναρτήσεις της C++ στην Python.
• Εργασία με Έξυπνους Δείκτες: Χρησιμοποιήστε τα std::shared_ptr και std::unique_ptr για να διαχειριστείτε τον χρόνο ζωής των αντικειμένων C++ που εκτίθενται στην Python.
• Προσαρμοσμένες Μετατροπές Τύπων: Ορίστε προσαρμοσμένους κανόνες μετατροπής τύπων για την αντιστοίχιση μεταξύ τύπων δεδομένων της Python και της C++.
• Αυτόματη Δημιουργία Bindings: Εργαλεία όπως το `cppyy` μπορούν να δημιουργήσουν αυτόματα bindings PyBind11 από αρχεία επικεφαλίδας C++, απλοποιώντας σημαντικά τη διαδικασία ενσωμάτωσης για μεγάλα έργα.

Βέλτιστες Πρακτικές για την Ανάπτυξη Επεκτάσεων C

Ακολουθούν ορισμένες βέλτιστες πρακτικές που πρέπει να ακολουθείτε κατά την ανάπτυξη επεκτάσεων C για την Python:

• Κρατήστε το Απλό: Ξεκινήστε με ένα μικρό, καλά καθορισμένο πρόβλημα και αυξήστε σταδιακά την πολυπλοκότητα.
• Προφίλ του Κώδικά σας: Εντοπίστε τα σημεία συμφόρησης απόδοσης στον κώδικά σας Python πριν γράψετε επεκτάσεις C. Χρησιμοποιήστε εργαλεία προφίλ όπως το cProfile για να εντοπίσετε τις περιοχές που χρειάζονται βελτιστοποίηση.
• Γράψτε Μοναδιαίους Ελέγχους (Unit Tests): Δοκιμάστε διεξοδικά τις επεκτάσεις C σας για να διασφαλίσετε ότι λειτουργούν σωστά και δεν εισάγουν σφάλματα.
• Χρησιμοποιήστε Έλεγχο Εκδόσεων: Χρησιμοποιήστε ένα σύστημα ελέγχου εκδόσεων όπως το Git για να παρακολουθείτε τις αλλαγές σας και να συνεργάζεστε με άλλους.
• Τεκμηριώστε τον Κώδικά σας: Τεκμηριώστε τις επεκτάσεις C σας με σαφήνεια και συντομία, ώστε οι άλλοι (και ο μελλοντικός σας εαυτός) να μπορούν να τις κατανοήσουν και να τις χρησιμοποιήσουν.
• Λάβετε υπόψη τη Συμβατότητα μεταξύ Πλατφορμών: Βεβαιωθείτε ότι οι επεκτάσεις C σας λειτουργούν σε διαφορετικά λειτουργικά συστήματα (Windows, macOS, Linux).
• Διαχειριστείτε τις Εξαρτήσεις Προσεκτικά: Έχετε κατά νου τις εξαρτήσεις που απαιτούνται από τις επεκτάσεις C σας και βεβαιωθείτε ότι γίνεται σωστή διαχείρισή τους.

Συμπέρασμα

Τα Cython και PyBind11 είναι ισχυρά εργαλεία για τη δημιουργία επεκτάσεων C για την Python. Το Cython είναι μια καλή επιλογή για προγραμματιστές Python που θέλουν να βελτιστοποιήσουν την απόδοση με ελάχιστη προσπάθεια, ενώ το PyBind11 είναι πιο κατάλληλο για ενσωμάτωση με πολύπλοκο κώδικα C++. Εξετάζοντας προσεκτικά τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα κάθε εργαλείου και ακολουθώντας τις βέλτιστες πρακτικές, μπορείτε να αξιοποιήσετε αποτελεσματικά τις επεκτάσεις C για να βελτιώσετε την απόδοση και τις δυνατότητες των εφαρμογών σας Python.

Είτε δημιουργείτε προσομοιώσεις επιστημονικών υπολογισμών υψηλής απόδοσης, είτε ενσωματώνετε υπάρχουσες βιβλιοθήκες C++, είτε απλώς βελτιστοποιείτε κρίσιμα τμήματα του κώδικά σας Python, η εξοικείωση με την ανάπτυξη επεκτάσεων C με το Cython ή το PyBind11 θα ενισχύσει σημαντικά τις ικανότητές σας ως προγραμματιστής Python.