Python pyopengl：它能取代c++；？

我要开始一门计算机图形学课程，我必须选择一门语言

< >是C++与Python之间的选择。我对C++没有问题，Python是一个正在进行中的工作。所以我想沿着python的道路走下去，使用pyopengl作为图形部分

不过，我听说，性能是个问题

Python／PyopGunl成熟到足以挑战C++的性能吗？

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我意识到这是一个很长的尝试，但是我想听听您对pyopungl的使用的想法和经验。

< Python是一个动态的语言，它在运行时被解释和编译，因此不能有更好的性能，然后C++来查看几种编程语言之间的比较。

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另一个更喜欢C++的理由是并行执行。CG中的许多任务可以通过将它们拆分为并行运行的多个线程来优化-是否尝试过使用Python启动新线程？

Python是一种很棒的语言，但它不是用于图形的正确工具。如果你想做任何远程高级的事情，你必须使用非Python库，最终会得到用Python编写的丑陋的C代码。

这在很大程度上取决于你的计算机图形学课程的内容。如果你在做我以前教过的入门课程，基本上就是旋转立方体和球体，一些纹理贴图和一些顶点动画，就是这样。在这种情况下，假设您可以绕过非Python（老实说，还有un-C++）OpenGL状态机范式，那么Python就足够了

对于像做矩阵数学这样的事情，你可以使用Numpy，它的核心是用C写的，速度非常快。您将更快地启动和运行，更快地迭代，并且很可能会有更多的乐趣

<>如果你正在做一些硬核，锐利的，每一个场景的百万个三角形的动画动画计算机图形学课程，坚持C++ + < /P> 如果你的类给了你选择的机会，那么你可以放心地打赌Python会好起来

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如果你想把你的知识运用到计算机图形学的实际工作中，几乎每一个游戏和图形引擎都是用C++或C++编写的，而Python（或Lua）则是作为脚本语言。

< P>这是我个人的经验：

当我第一次听说PyOpenGL时，我非常激动。我最喜欢的语言是OpenGL？处理所以我开始自学3D图形编程

我看了好几本教程和书，比如和。因为它们与OpenGL本身的相同（只有很小的区别），所以复制大多数示例并不困难。此外，NeHe还有许多其他人用Python编写的源代码

没过多久（大约两周），我就阅读了四元数并自己用Python实现了它。现在我有了一个支持GLSL的环境，具有完整的3D相机交互选项。我制作了一个简单的Phong着色器，并使用四元数来驱动相机旋转。我还没有一次演出成功

几个月后，我回到了这个代码

我尝试了一个Python八叉树实现，当我达到8个级别（256x256x256体素）时，计算需要超过2G的RAM，几分钟后，仍然没有完成。我意识到当你在Python中存储很多对象时，它不仅仅是C++中的简单结构。这就是我意识到我需要把这个因素分解出来，用C++写的，然后用Python调用将它粘回。p> 一旦我完成了，如果我记得的话，我会告诉你最新情况

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（回答你的问题，不，Python永远不会取代C++。这两个LANGO有不同的用途，不同的强度。）< P> > Python是我们要走的路。由于所有opengl编程都是将数据上传到显卡RAM，然后使用opengl对其进行操作，因此python中的速度限制是没有意义的。此外，它使C++中的硬事物容易打开文件、图像、声音等。 对于上面实现八叉树的人，没有任何东西可以阻止您使用用C编写的numpy来实现它。（还要确保您使用的是类似于二叉树的线性内存，而不是指向链接式结构中的对象的指针）

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这正是一位朋友告诉我的，相同的单词，不同的语言。这就是为什么当遇到疑问时，你会编写自己的库。谢谢，我欣赏真实世界的计算机图形paragraph@phkahler-你是什么意思？我想phkahler的意思是你非常非常正确，以至于他无法用语言来解释泽维尔。是的，这是一个很好的答案，很明显我无法清楚地表达这个想法：-）你能用“曾经尝试过使用Python启动一个新线程”来精确地表达你的意思吗？线程在Python中很容易启动。：）你是说CPython的线程受到全局解释器锁的影响吗？事实上，我从来没有用Python进行多线程开发，但我看到了很多反对ITA的帖子。随着计算机性能的提高，动态语言最终可能变得有用，甚至对于高性能游戏也是如此，计算机的能力应该总是比程序员更不值钱，当计算机发展到足够的程度时，使用Python来做现在只能在C++中完成的事情是有意义的，当然在机器上运行的速度不会更快，但是开发时间会是…将有一个范式转变，所以现在甚至不可能在C++中完成，现在所做的一切都可以用Python语言这样的方式完成。当然，在机器上运行的速度不会更快，在Python中做了一个大的八叉树作为一系列的NUMPY操作。Numpy简直是疯了，我已经习惯了这样一种想法：一想到用C语言尝试它，就让我畏缩的东西可以用几行Python来完成。Numpy在大数据处理方面也做了同样的事情。这不是Python是否足够成熟，只是计算机性能的问题，计算机的性能水平还没有达到